Унификация пакетной и потоковой обработки в Delta-архитектуре с LakeHouse

Как Lakehouse объединяет пакетную и потоковую обработку, какие проблемы возникают при реализации этой гибридной архитектуры данных и каким образом они решаются с помощью Delta-подхода и Apache Spark Structured Streaming. Краткая история появления дельта-архитектуры от лямбда- и каппа-моделей Мир больших данных постоянно развивается: появляются новые технологии и архитектурные шаблоны. В частности,...

Apache HBase vs Google BigTable: сходства и различия, варианты использования

Что общего у Apache HBase с Google Bigtable, чем они отличаются и какую NoSQL-СУБД выбирать для практического использования. Чем похожи NoSQL-хранилища для больших данных Apache HBase часто называют Google BigTable для Hadoop, поскольку она обеспечивает аналогичные возможности и использует многие концепции этой облачной NoSQL-СУБД. В частности, именно Bigtable был выпущен...

Что такое Memgraph и чем она отличается от Neo4j: сравнение графовых СУБД

В рамках продвижения нашего нового курса по графовым алгоритмам в бизнес-приложениях сегодня познакомимся с графовой резидентной СУБД Memgraph и сравним ее с Neo4j, определив достоинства, недостатки и варианты использования в задачах аналитики больших данных. Memgraph vs Neo4j Memgraph — это высокопроизводительная графовая СУБД с открытым исходным кодом, которая хранит и...

Графовая аналитика в Greenplum и PostgreSQL: обзор расширений и возможностей

Инструменты графовых алгоритмов для аналитики больших данных в PostgreSQL и Greenplum: обзор расширений и возможностей. Знакомимся с Apache AGE и MADlib. Графовая аналитика в PostgreSQL Реляционные СУБД отлично подходят для хранения данных с четкой структурой практически в любой предметной области и предлагают широкие возможности аналитической обработки таких данных. Но иногда реляционная...

EDA-архитектура данных в DWH: моделирование и реализация

Чем схема, применяемая к данным, при чтении отличается от схемы при записи, почему она вызывает GIGO-проблему в Data Lake, и как применить принципы функциональной дата-инженерии к архитектуре данных, управляемой событиями. Схема при чтении или при записи: главное отличие NoSQL-решений от реляционных СУБД NoSQL-решения и Apache Hadoop реализуют стратегию «схема при...

Apache HBase vs Redis: сходства и различия, варианты использования

Сегодня на примере Apache HBase и Redis разберемся со сходствами и отличиями NoSQL-СУБД типа «семейство колонок» и «ключ-значение». Что между ними общего и что выбирать для практического использования в зависимости от сценариев применения. 3 типа NoSQL-хранилищ данных Apache HBase и Redis являются довольно популярными базами данных среди NoSQL-решений. Однако, они...

Планирование заданий Spark в EDA-архитектуре

Как организовать эффективное планирование заданий Apache Spark в микросервисной архитектуре, управляемой событиями, с помощью паттернов Idempotent Consumer и Transactional Outbox. Проблемы оркестрации Spark-заданий shell-скриптами и переход к EDA-архитектуре При большом количестве приложений Apache Spark, которые взаимодействуют друг с другом как самостоятельные микросервисы, растет сложность управления ими. В частности, shell-скрипты позволяют...

Neo4j vs TigerGraph: сравнение графовых СУБД

Что общего у Neo4j с TigerGraph и чем они отличаются: разбираемся с популярными графовыми СУБД и их возможностями для аналитики больших данных в рамках продвижения нашего нового курса по графовым алгоритмам в бизнес-приложениях. Сравнение Neo4j с TigerGraph Подробно об архитектуре, принципах работы, функциональных возможностях и вариантах использования TigerGraph мы писали...

Elasticsearch + Delta Lake: архитектура данных биотех-платформы Polly

Зачем биотехнологической платформе Polly от Elucidata понадобился API SQL-запросов в облачном сервисе Elasticsearch и как дата-инженеры реализовали его, развернув Delta Lake с AWS Atnena и S3. Что не так с SQL-запросами в облачном Elasticsearch на AWS Ежедневно биотехнологическая платформа Polly от Elucidata обрабатывает гигабайты биомолекулярных данных для биологов по всему...

Преимущества Apache HBase для метода ближайших соседей

Метод ближайших соседей активно используется в машинном обучении для решения задач классификации в различных бизнес-приложениях. Познакомимся поближе с этим алгоритмом Machine Learning, а также разберем, почему NoSQL-хранилище Apache HBase отлично подходит для работы с ним. Что такое метод ближайших соседей: ликбез по Machine Learning В проектах Machine Learning и приложениях...

Поиск по сайту