Что такое метаданные таблиц в Apache Impala

В прошлый раз мы говорили про особенности работы механизмов группировки и сортировки в распределенной среде Impala. Сегодня поговорим про метаданные таблиц в Impala и про то, как их извлекать и выводить на экран. Читайте далее про табличные метаданные в Impala, благодаря которым становится доступным и весьма удобным legacy-проектирование. Что из...

Инкрементное резервное копирование таблиц HBase и аварийное восстановление с AWS S3

В статье для дата-инженеров и администраторов Apache Hadoop разберем, как реализовать инкрементное резервное копирование таблиц HBase из кластеров CDH/CDP в облачное объектное хранилище AWS S3. Практический пример от международной ИТ-компании Clairvoyant. 5 способов резервного копирования в Apache HBase Apache HBase - это популярная колоночная NoSQL-СУБД, которая работает поверх распределенной файловой...

ACID-транзакции в Apache Hive: настройка, принципы работы и ограничения

В рамках обучения аналитиков данных и дата-инженеров тонкостям работы с Apache Hive, сегодня разберем особенности ACID-транзакций в этом популярном инструменте класса SQL-on-Hadoop. Зачем и когда нужны ACID-транзакции в Apache Hive, какие параметры нужно настроить для их выполнения, при чем здесь блокировки, каковы ограничения и особенности уплотнения дельта-каталогов. Еще раз про...

Потоковая аналитика больших данных в Udemy: система отслеживания событий на Apache Hive и Kafka в AWS

Сегодня разберем кейс платформы онлайн-обучения Udemy по разработке собственной системы потоковой аналитики больших данных о событиях пользовательского поведения на Apache Kafka, Hive и сервисах Amazon. Про требования к инфраструктуре отслеживания событий и их реализацию с помощью Apache Kafka, Hive, Kubernetes, AWS S3 и EMR, а также чем AVRO лучше Protobuf....

Базовые операции в Hbase: основы Big Data для начинающих

В этой статье мы поговорим про основные базовые операции распределенной СУБД Hbase. Также рассмотрим применение этих операций к данным, хранящимся в этой СУБД на практических примерах. Читайте далее про базовые CRUD-операции в Hbase и их особенности. Основные CRUD-операции в распределенной СУБД Hbase HBase - это распределенная NoSQL столбцово-ориентированная (данные представлены...

Как передать данные из GridDB в Apache Kafka через JDBC-коннектор

Добавляя в наши курсы по Apache Kafka еще больше полезных кейсов, сегодня рассмотрим пример интеграции этой распределенной платформы потоковой передачи событий с масштабируемой key-value СУБД GridDB через JDBC-коннекторы Kafka Connect. Apache Kafka как источник данных: source-коннектор JDBC Apache Kafka часто используется в качестве источника или приемника данных для аналитической обработки...

От Cassandra к Google Cloud Spanner: опыт Uber

Сегодня рассмотрим, как Uber эффективно обрабатывает миллионы запросов на поездки c помощью технологий надежного хранения и быстрой аналитики больших данных. Вас ждет краткий ликбез по системе геопространственной индексации H3 и рассказ о том, почему компания заменила NoSQL-Cassandra c компонентом Saga интеграционного фреймворка Camel на геораспределенную облачную NewSQL-СУБД Spanner от Google....

Из CSV-файла в GridDB: ETL-конвейер на Apache NiFi для анализа данных временных рядов

Чтобы добавить в наши курсы для дата-инженеров еще больше полезных примеров, сегодня рассмотрим, как построить конвейер преобразования CSV-файлов и загрузить данные в масштабируемую NoSQL-СУБД GridDB с помощью Apache NiFi. Краткий ликбез по GridDB и Apache NiFi в кейсе построения ML-системы для анализа данных временных рядов. Анализ данных временных рядов c...

Бакетирование vs партиционирование в Apache Hive и Spark

В этой статье рассмотрим 2 способа физической группировки данных для ускорения последующей обработки в Apache Hive и Spark: партиционирование и бакетирование. Чем они отличаются друг от друга, что между ними общего и какой рост производительности дает каждый из методов в зависимости от задач аналитики больших данных средствами Spark SQL. Еще...

Apache Iceberg для Data Lake: что это такое, зачем нужно и как работает

В недавней статье про преимущества хранилища метаданных Apache Hive и другие плюсы этого популярного инструмента SQL-on-Hadoop, мы упоминали формат открытых таблиц Iceberg как альтернативу для хранения огромных наборов аналитических данных. Он добавляет высокопроизводительные SQL-подобные таблицы в вычислительные механизмы Spark, Trino, Presto, Flink и Hive. Сегодня рассмотрим подробнее, что такое Apache Iceberg и...

Что такое индекс и почему его использование так важно при работе в Hive

В прошлый раз мы говорили про драйвер JDBC и его использование в Hive. Сегодня поговорим про особенности создания и работы индекса в распределенной Big Data платформе Apache Hive. Читайте далее про особенности работы с индексами в распределенной среде Big Data СУБД Hive. Какую роль играет использование индекса при обработке Big...

Перспективы Apache Hive: развитие или забвение?

Появившись более 10 лет назад, Apache Hive до сих пор является самым популярным инструментом стека SQL-on-Hadoop и активно используется для аналитики больших данных. Однако, технологии Big Data постоянно развиваются: Spark все чаще заменяет Hadoop MapReduce, а вместо HDFS все чаще используются объектные облачные хранилища: AWS S3, Delta Lake, Apache Ozone...

Еще пара примеров по Apache Hive и Spark: безопасный доступ и реализация SCD

В этой статье для разработчиков распределенных приложений Apache Spark, администраторов SQL-on-Hadoop и дата-аналитиков рассмотрим особенности аутентификации удаленного пользователя, а также отслеживание измененных данных в таблицах Apache Hive. Читайте далее, зачем ограничивать доступ к keytab-файлу в кластерах с поддержкой защищенного протокола Kerberos, а также как реализовать отслеживание медленно меняющихся измерений в...

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...

От JDBC-подключения до SQL-запросов: пара примеров по Apache Hive, HBase и Spark

В рамках курсов по Apache Hadoop для дата-аналитиков и инженеров данных сегодня рассмотрим пару практических примеров работы с популярным SQL-on-Hadoop инструментом этой экосистемы. Читайте далее, как настроить соединение удаленного сервера Apache Hive к Spark-приложению через JDBC и решить проблему запроса таблицы HBase в Hive вместо повторной репликации данных. Подключение удаленного...

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...

Зачем вам Beekeeper или как очистить метаданные таблицы Apache Hive

Сегодня рассмотрим, что такое Beekeeper и как этот сервис помогает администраторам Hadoop и пользователям Apache Hive очищать метаданные этого NoSQL-хранилища. Читайте далее, зачем удалять устаревшие пути из Metastore и как настроить конфигурацию Hive-таблиц для автоматического прослушивания событий их изменения. Для чего очищать потерянные метаданные в Apache Hive Напомним, Apache Hive...

Что такое драйвер JDBC и почему он важен для распределенной работы в Hive

В прошлый раз мы говорили про особенности работы с основными join-операциями в Hive. Сегодня поговорим про использование JDBC-драйвера при работе в распределенной Big Data платформе Apache Hive. Читайте далее про особенности использования этого драйвера при работе в распределенной среде Hive. Использование драйвера JDBC в распределенной СУБД Apache Hive Драйвер JDBC...

Зачем Apache Hive внешняя база данных для MetaStore: смотрим на примере Arenadata Hadoop 2.1.4 со Spark 3

В июле 2021 года «Аренадата Софтвер», российская ИТ-компания разработчик отечественных решений для хранения и аналитики больших данных, представила минорный релиз корпоративного дистрибутива на базе Apache Hadoop — Arenadata Hadoop 2.1.4. Главными фишками этого выпуска стало наличие 3-й версии Apache Spark и External PostgreSQL для Hive MetaStore. Сегодня рассмотрим, что именно...

Tez vs Spark: что выбрать для Apache Hive

Вчера мы упоминали, что использование Spark или Tez в качестве движка исполнения SQL-запросов в Apache Hive вместо классического Hadoop MapReduce намного ускоряет аналитику больших данных. Сегодня рассмотрим подробнее, чем отличаются эти механизмы и какой из них выбирать в разных случаях использования. Что такое Apache Tez и как он работает с...

Изменение базового тарифа с 1 января 2026 года Подробнее