Версия сайта для слабовидящих
Чтобы самостоятельное обучение по Impala стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой комплексный тест по основам работы с различными функциями в этой распределенной СУБД, включая особенности их применения. Комплексный тест по основам работы с функциями в Impala для новичков Для тех, кто начинает самостоятельное обучение по Apache Impala, мы...
Что такое функции командной строки в Impala и для чего они нужны
В прошлый раз мы говорили про метаданные в Apache Impala. Сегодня поговорим про функции командной строки в Impala. Читайте далее про особенности работы функций командной строки Impala, благодаря которым становится возможным процесс оптимизации обработки Big Data массивов. Как работают функции командной строки в Impala: особенности оптимизации обработки Big Data Командная...
UDF в Apache Hive: создание, регистрация и эксплуатация
Сегодня в рамках обучения дата-аналитиков и разработчиков распределенных приложений, рассмотрим, что такое пользовательские функции в Apache Hive, как их создать и использовать. А также в чем проблема вызова UDF-функции, зарегистрированной в Hive, из Impala и при чем здесь Sentry. Простые и сложные UDF в Apache Hive Пользовательские функции в Hive...
Что такое группировка и сортировка и какую роль они играют для Impala
В этой статье мы поговорим про функции группировки и сортировки в распределенной СУБД Apache Impala. Читайте далее про особенности работы механизма группировки и сортировки Big Data, которые позволяют Impala-разработчику обрабатывать большие массивы данных любых типов с минимальными временными затратами. Как работает механизм группировки и сортировки данных: особенности обработки Big Data...
Что такое модификация вывода существующих записей в Impala
В прошлый раз мы говорили про особенности работы и создания представлений в Impala. Сегодня поговорим про модифицированный вывод в распределенной SQL-платформе Apache Impala. Читайте далее про особенности модификации вывода записей в Impala, включая базовые операторы, которые применяются для вывода конкретных записей. Базовые SQL-операторы для модификации вывода записей в распределенной СУБД...
10 вопросов на знание основ работы с представлениями в Impala: открытый интерактивный тест для начинающих
Чтобы самостоятельное обучение по Impala стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой тест по основам работы с механизмом представлений, включая их структуру и особенности. Тест по основам работы с представлениями Impala для новичков Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Impala мы предлагаем простой интерактивный тест по этой Big Data...
Что такое представления и почему они так важны для Impala
В этой статье мы поговорим про работу с представлениями в Apache Impala. Также рассмотрим структуру представлений в этой SQL-подобной распределенной СУБД, входящей в экосистему Hadoop. Читайте далее про особенности работы с представлениями в Impala, которые делают эту СУБД весьма удобным и мощным средством хранения и обработки Big Data. Как работает...
Как работает SQL в Apache NiFi: потоковая обработка Big Data с помощью структурированных запросов
Сегодня рассмотрим, как можно фильтровать потоки больших данных в Apache NiFi через типовой механизм SQL-запросов. Читайте далее, чем эта ETL-платформа стриминговой маршрутизации Big Data отличается от других систем, которые используют язык структурированных запросов вне СУБД, какие процессоры позволяют работать с потоковыми файлами (FlowFile) как с таблицами базы данных и при...
3 достоинства и 5 особенностей интеграции Apache Kudu и Spark с примерами
Недавно мы разбирали особенности интеграции Apache Kudu и Spark. В продолжение этой темы, сегодня поговорим про некоторые особенности выполнения SQL-операций с данными при интеграции этих Big Data фреймворков, а также рассмотрим пример записи данных в мульти-мастерный кластер Куду через Impala с помощью API Data Frame на PySpark. Что приносит Kudu...
Как организовать конвейер self-service Machine Learning на Apache Kafka, Spark Streaming, Kudu и Impala: пример расширенной BI-аналитики Big Data
Продолжая разбирать production-кейсы реального использования этих технологий Big Data, сегодня поговорим подробнее, каковы плюсы совместного применения Kudu, Spark Streaming, Kafka и Cloudera Impala на примере аналитической платформы для мониторинга событий информационной безопасности банка «Открытие». Также читайте в нашей статье про возможности этих технологий в контексте машинного обучения (Machine Learning), в...