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...
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...
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...
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...
Сегодня в рамках продвижения нашего нового курса по графовым алгоритмам в бизнес-приложениях, решим классическую задачу логистики в графовой базе данных Neo4j без использования методов ее специальной библиотеки Graph Data Science, а средствами Cypher-запросов. Постановка задачи: критерии оценки для поиска кратчайшего пути Поиск кратчайшего пути – это классическая задача на графах,...
Как данные хранятся на диске при разной ориентации хранилища в СУБД: чем отличаются колоночные базы от строковых с точки зрения практического использования в дата-инженерии. Сравнительная таблица с примерами и выводами. Как данные хранятся на диске и при чем здесь ориентация СУБД Способы хранения данных в СУБД можно разделить на 2...
Сегодня в рамках обучения администраторов SQL-on-Hadoop рассмотрим, как защитить данные в кластере Apache HBase от несанкционированного доступа. Аутентификация и авторизация пользователей, операторы управления доступом к таблицам, метки видимости и шифрование данных. Механизмы защиты данных в Apache HBase Как и любое хранилище, колоночно-ориентированная мультиверсионная NoSQL-СУБД типа key-value Apache HBase, которая работает...
Продолжая разговор про языки запросов к графовым базам данных, сегодня познакомимся с GSQL, который поддерживается в MPP-СУБД TigerGraph. Как работает эта распределенная NoSQL-база данных и каким образом реализует ACID-требования к транзакциям в операциях с графами. Архитектура и принципы работы графовой MPP-СУБД TigerGraph — это распределенное графоориентированное хранилище данных с массивно-параллельной...
Как реализовать CDC для Delta Lake: разбираемся с функцией Change Data Feed от Databricks, которая позволяет быстро узнать обо всех изменениях строк в дельта-таблицах озера данных. Польза и принципы работы CDF для дата-инженера и архитектора данных. CDC для Delta Lake Идея сбора и обработки не всего объема данных, а только...
Что такое горячие точки в Apache HBase, почему они возникают, чем опасны и как их избежать. Для этого заглянем под капот NoSQL-хранилища, чтобы разобраться с особенностями хранения данных по ключу строки. Что такое горячие точки в кластере Apache HBase и почему они случаются Apache HBase представляет собой колоночно-ориентированное мультиверсионное хранилище...