Не только PXF: краткий обзор интеграции Greenplum с другими Big Data системами и инструменты полнотекстового поиска

Мы уже рассказывали про связь Greenplum с другими источниками и приемниками данных с помощью PXF-фреймворка, а также отдельных коннекторов к некоторым системам. Сегодня рассмотрим, какие вообще есть коннекторы данных в этой MPP-СУБД и что такое Tanzu Greenplum Text. Коннекторы и фреймворки для интеграции GP и Arenadata DB с внешними системами...

Дыра в Apache Log4j: опасность для Hadoop, Spark, Kafka, Neo4j и других технологий Big Data

В начале декабря 2021 года мир ИТ взволновала новость о критической уязвимости CVE-2021-44228 в библиотеке Apache Log4j. Разбираемся, что это такое и чем опасно для систем хранения и аналитики больших данных на Apache Hadoop, Kafka, Spark, Elasticsearch и Neo4j. Критическая уязвимость в библиотеке Apache Log4j: чем опасна CVE-2021-44228 9 декабря...

Arenadata LogSearch: российская enterprise-адаптация Elasticsearch

В октябре 2021 года российская компания «Аренадата Софтвер» выпустила новый продукт для аналитики больших данных под брендом Arenadata. Что такое Arenadata LogSearch (ADLS), при чем здесь Elasticsearch и какие потребности закрывает эта корпоративная адаптация open-source технологии полнотекстового поиска от отечественных разработчиков. Elasticsearch, OpenSearch и Arenadata LogSearch: близнецы или тройняшки? Среди...

Масштабируемая индексация Apache HBase почти в реальном времени: кейс Pinterest

Обучая дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений для аналитики больших данных, сегодня рассмотрим кейс компании Pinterest по построению масштабируемого решения для индексации записей в Apache HBase. Чем хранилище Ixia отличается от Lily HBase Indexer, зачем понадобился собственный аналог Solr и ElasticSearch, а также как все это работает в реальном времени с...

Потоковая аналитика больших данных на Flink SQL и Redpanda вместо Apache Spark с Kafka

В продолжение недавней статьи для дата-инженеров про альтернативные платформы потоковой передачи событий вместо Apache Kafka, сегодня рассмотрим пример аналитики больших данных средствами Flink SQL, записи результатов в Elasticsearch и их визуализации в Kibana. Читайте далее, чем Redpanda отличается от Kafka, а Flink – от Apache Spark с точки зрения потоковой...

Кейс потоковой аналитики больших данных с Apache Kafka, Spark (Flink) и BI-системами

Сегодня рассмотрим пример построения системы потоковой аналитики больших данных на базе Apache Kafka, Spark, Flink, NoSQL-СУБД, BI-системой Tableau или визуализацией в Kibana. Читайте далее, кому и зачем исследовать Twitter-посты в реальном времени, как это реализовать технически, визуализировать в наглядных BI-дэшбордах для принятия data-driven решений и при чем здесь Kappa-архитектура. Еще...

ОЗУ, Kafka и Logstash для решения IOPS-проблемы в кластере Apache NiFi

В рамках обучения дата-инженеров, сегодня рассмотрим проблему роста числа операций ввода-вывода в секунду (IOPS) при обработке большого количества данных в потоках Apache NiFi и способы ее решения. Читайте далее, как перемещение репозиториев NiFi с жесткого диска в оперативную память снижает IOPS, а также зачем при этом в Big Data систему...

Зачем вам Arenadata Platform Security: ТОП-5 преимуществ корпоративного Apache Ranger для безопасности Hadoop-кластера от отечественного разработчика Big Data решений

В январе 2021 года российский разработчик решений для хранения и аналитики больших данных, компания Arenadata, представила новый продукт в линейке сервисов отечественного дистрибутива Apache Hadoop. Модуль Arenadata Platform Security обеспечивает централизованное управление групповыми политиками безопасности кластера. Разбираемся, что представляет собой эта система, как она связана с Apache Ranger и чем...

Как читать медицинские снимки с Apache Spark: Big Data библиотека для быстрой обработки DICOM-файлов

Продвигая наши курсы для разработчиков Spark с примерами реальных систем аналитики больших данных, сегодня рассмотрим библиотеку для чтения файлов формата DICOM от индийской компании Abzooba. Читайте далее, как автоматизировать поиск по миллиардам медицинских изображений с помощью машинного обучения и технологий Big Data: Apache Spark, Hadoop, Kafka, Elasticsearch и Kibana. Что...

Как подготовить датасет к Machine Learning с PySpark и построить систему потоковой аналитики больших данных на Apache Kafka и ELK: пример прогнозирования CTR

В продолжение разговора о применении технологий Big Data и Machine Learning в рекламе и маркетинге, сегодня рассмотрим архитектуру системы прогнозирования конверсии рекламных объявлений. Читайте далее, как организовать предиктивную аналитику больших данных на Apache Kafka и компонентах ELK-стека (Elasticsearch, Logstash, Kibana), почему так важно тщательно подготовить данные к машинному обучению, какие...