Быстрая аналитика больших данных в Data Lake на Apache Kudu с Kafka и Spark

В продолжение темы про совместное использование Apache Kudu с другими технологиями Big Data, сегодня рассмотрим, как эта NoSQL-СУБД работает вместе с Kafka, Spark и Cloudera Impala для построения озера данных (Data Lake) для быстрой аналитики больших данных в режиме реального времени. Также читайте в нашей статье про особенности интеграции Apache...

Синергия Apache Kudu с HDFS и Impala для быстрой аналитики Big Data в Hadoop

В этой статье продолжим разговор про Apache Kudu и рассмотрим, как эта NoSQL-СУБД используется с Hadoop и Cloudera Impala, чем она полезна в организации озера данных (Data Lake) и почему Куду не заменяет, а успешно дополняет HDFS и HBase для эффективной работы с большими данными (Big Data). Apache Kudu в...

Зачем вам Apache Bigtop или как собрать свой Hadoop для Big Data

Сегодня поговорим про еще один open-source проект от Apache Software Foundation – Bigtop, который позволяет собрать и протестировать собственный дистрибутив Hadoop или другого Big Data фреймворка, например, Greenplum. Читайте в нашей статье, что такое Apache Bigtop, как работает этот инструмент, какие компоненты он включает и где используется на практике. Что...

Эластичные облака: краткий обзор SaaS/PaaS-решений для Elasticsearch

Сегодня рассмотрим облачные сервисы и платформы ELK-стека, которые позволяют использовать все функциональные преимущества Elasticsearch с Kibana без развертывания собcтвенной ИТ-инфраструктуры (on-demand), интегрируя их с другими облачными приложениями. Читайте в нашей статье, что такое Elastic Cloud Enterprise и чем это отличается от Amazon Elasticsearch Service, Open Distro и других cloud-решений. Такие...

Интеграция Elasticsearch с Apache Hadoop: примеры и особенности

В этой статье поговорим про интеграцию ELK-стека с экосистемой Apache Hadoop: зачем это нужно и с помощью каких средств можно организовать обмен данными между HDFS и Elasticsearch, а также при чем здесь Apache Spark, Hive и Storm. Еще рассмотрим несколько практических примеров, где реализована такая интеграция Big Data систем для...

Зачем вам Kafka Connect: разбираем на примере интеграции Elasticsearch с Кафка

Сегодня поговорим, как связать Elasticsearch с Apache Kafka: рассмотрим, зачем нужны коннекторы, когда их следует использовать и какие особенности популярных в Big Data форматов JSON и AVRO стоит при этом учитывать. Также читайте в нашей статье, что такое Logstash Shipper, чем он отличается от FileBeat и при чем тут Kafka...

Аналитика больших данных в Elasticsearch: возможности Machine Learning в ELK Stack

В этой статье рассмотрим несколько примеров по аналитике больших данных в Elasticsearch (ES), а также разберем возможности алгоритмов машинного обучения в ELK Stack. Читайте, как использовать NoSQL-СУБД ES в качестве озера данных для проверки различных бизнес-гипотез с помощью Machine Learning, показывая результаты моделирования в интерфейсе Kibana: практическая аналитика Big Data....

5 ключевых достоинств и 3 главных недостатка ELK-стека: разбираемся с Elasticsearch, Logstash и Kibana на реальных Big Data кейсах

Сегодня рассмотрим основные преимущества и недостатки ELK-стека. Читайте в этой статье, чем хороши Elasticsearch с Logsatsh и Kibana, а также каковы их основные недостатки и ограничения для использования в реальных Big Data проектах. Также мы собрали для вас несколько практических примеров, где и как используется Elasticsearch в интернет-магазинах, банках и...

3 товарища в поиске и аналитике Big Data: Elasticsearch, Logstash и Kibana

В этой статье рассмотрим ELK-инфраструктуру: разберем, зачем поисковый движок Elasticsearch использует сборщик логов Logstash и при чем здесь визуальный интерфейс Kibana. Также поговорим, в каких Big Data проектах используются эти системы и для чего. Зачем вам Elasticsearch: полнотекстовый поиск по Big Data Чтобы определить, почему деньги пропали с банковского счета или...

Чем плоха CAP-теорема: критика и альтернативы для NoSQL и других Big Data систем

В этой статье мы расскажем про краеугольный камень распределенных Big Data систем – CAP-теорему, в которой одновременно возможно реализовать только 2 свойства из 3-х, по аналогии с треугольником ограничений в проектном менеджменте «Быстро-Качественно-Дешево». Также рассмотрим, за что критикуют модель CAP и почему современные NoSQL-СУБД стоит рассматривать с позиций BASE и...

Поиск по сайту