Apache Hive – востребованный инструмент класса SQL-on-Hadoop, который также активно используется в работе с фреймворком Spark. Поэтому сегодня разберем важную тему из обучения дата-инженеров и аналитиков больших данных про оптимизацию SQL-запросов в этом NoSQL-хранилище. Смотрите, чем полезна векторизация HiveQL-операций, какие форматы файлов обрабатываются быстрее, почему денормализация данных в Hive –...
Продолжая разбирать особенности разработки потоковых приложений Apache Flink, сегодня рассмотрим проблему падения пропускной способности задания из-за встроенного хранилища состояний RocksDB и ее зависимость от производительности дисков. Вас ждет настоящая детективная история о том, как важно заглядывать под капот облачных кластеров и настраивать конфигурации своих stateful-приложений потоковой аналитики больших данных с...
В прошлый раз мы говорили про особенности работы с базовыми CRUD-операциями в Hive. Сегодня поговорим про основные join-операции в распределенной Big Data платформе Apache Hive. Также рассмотрим применение этих операций к данным, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про особенности работы с join-операциями в распределенной СУБД Apache Hive. Join-операции в...
Мы уже рассказывали, что приложения Kafka Streams используют RocksDB в качестве хранилища состояний. Сегодня рассмотрим, как это key-value NoSQL-СУБД используется для разработки stateful-приложений Apache Flink. Читайте далее о преимуществах и особенностях применения RocksDB для управления состоянием Flink-приложения, а также заблуждениях, связанных с этими фреймворками. 3 бэкенда Apache Flink для хранения...
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...
Продолжая рассказывать про наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня поговорим про особенности конфигурирования памяти в этой MPP-СУБД: разберем, как память хоста распределяется между сегментами и рассмотрим, как администратор кластера может ускорить работу этой базы данных. Также читайте далее о связи RAM с настройками ядра операционной системы и схемами...
Вчера мы рассказывали, почему некоторые OOM-ошибки stateful-приложений Kafka Streams могут быть вызваны некорректной работой RocksDB – встроенного key-value NoSQL-хранилище состояний. Сегодня рассмотрим, какие проблемы с дисковыми операциями характерны для этой СУБД, как они отражаются на Kafka-приложениях потоковой аналитики больших данных и каким образом можно это исправить. Быстрые диски, RocksDB и...
Сегодня заглянем под капот stateful-приложений Kafka Streams и рассмотрим, что такое RocksDB, как устроено это key-value NoSQL-хранилище и почему его необходимо настраивать для быстрой и безотказной работы приложений потоковой аналитики больших данных. Читайте далее, какие проблемы приложений Kafka Streams связаны с RocksDB и как ограничить повышенное потребление оперативной памяти. Что...
Cегодня рассмотрим некоторые инструменты защиты данных в Greenplum. Читайте далее про особенности шифрования в этой MPP-СУБД и лучшие практики обеспечения информационной безопасности и защиты в этой системе хранения и аналитики больших данных. Администраторы и суперпользователи Greenplum Для надежной защиты данных, хранящихся в MPP-СУБД Greenplum, и обеспечения информационной безопасности кластера рекомендуется...
В рамках обучения аналитиков Big Data и разработчиков Apache Spark и Kafka, сегодня рассмотрим кейс ИТ-компании Southworks по онлайн-обработке потокового видео как наглядный пример эффективного сочетания этих потоковых фреймворков с пакетными задачами. Читайте далее, как реализовать лямбда-архитектуру масштабируемой Big Data системы на базе Apache Kafka, Spark Structured Streaming и NoSQL-СУБД...
Сегодня рассмотрим преимущества потоковой обработки данных с Apache Kafka и Flink над пакетными Big Data технологиями в виде Hadoop, Spark и Oozie. В качестве примера разберем реальный кейс аналитики больших данных по пользовательским сеансам в музыкальном онлайн-сервисе Spotify, а также возможность замены Apache Flink на Spark Structured Streaming. От рекламы...
Однажды мы уже разбирали, способна ли Apache Kafka заменить собой базы данных в мире Big Data. Сегодня рассмотрим обратную постановку этой задачи: можно ли реализовать постоянный обмен сообщениями в стиле Kafka с помощью СУБД. Читайте далее, что общего у Kafka с базой данных, чем они отличаются и почему попытки заменить...
В этой статье мы поговорим про основные базовые операции в МонгоДБ. Также рассмотрим применение этих операций к данным, хранящимся в этой СУБД на практических примерах. Читайте далее про базовые CRUD-операции в MongoDB и их особенности. Основные операции СУБД MongoDB Прежде всего отметим, что MongoDB - это документно-ориентированная (данные хранятся в...
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...
В прошлый раз мы говорили про виды таблиц для быстрой работы с Big Data в Apache Hive. Сегодня поговорим про создание пользовательских функций и их применение в Hive. Читайте далее про особенности создания и применения UDF для работы с Big Data в распределенной платформе Apache Hive. Что такое пользовательские функции...
В прошлой статье мы рассматривали архитектуру Apache Hive и ее основные элементы. Сегодня поговорим про основные виды таблиц в Hive. Также подробно рассмотрим создание этих таблиц на практических примерах. Читайте далее про виды таблиц в Hive и их особенности. 2 основных вида таблиц для быстрой работы с большими данными в...
В этой статье мы поговорим про структуру системы управления базами данных (СУБД) Apache Hive. Также рассмотрим, какие базовые компоненты входят в структуру известной SQL-подобной СУБД, входящей в экосистему Hadoop. Читайте далее про основные компоненты структуры Apache Hive, которые делают эту СУБД весьма удобным и мощным средством хранения и обработки больших...
В этой статье мы поговорим про возможность нехарактерного использования Apache Kafka: не как распределенной стримминговой платформы или брокера сообщений, а в виде базы данных. Читайте далее, как Apache Kafka дополняет другие СУБД, не заменяя их полностью, почему такой вариант использования возможен в Big Data и когда он не совсем корректен....
При всех своих достоинствах Delta Lake, включая коммерческую реализацию этой Big Data технологии от Databricks, оно обладает рядом особенностей, которые могут расцениваться как недостатки. Сегодня мы рассмотрим, чего не стоит ожидать от этого быстрого облачного хранилище для больших данных на Apache Spark и как можно обойти эти ограничения. Читайте далее,...
Python считается из основных языков программирования в областях Data Science и Big Data, поэтому не удивительно, что Apache Spark предлагает интерфейс и для него. Data Scientist’ы, которые знают Python, могут запросто производить параллельные вычисления с PySpark. Читайте в нашей статье об инициализации Spark-приложения в Python, различии между Pandas и PySpark,...