CDC-репликация Big Data в реальном времени с Apache Kafka и Debezium в Confluent Cloud

В этой статье поговорим про интеграцию данных с помощью CDC-подхода и репликацию SQL-таблиц из корпоративной СУБД в несколько разных удаленных хранилищ в реальном времени с применением Apache Kafka и Debezium, развернутых в Kafka Connect и Confluent Cloud. Постановка задачи: CDC с Big Data в реальном времени Рассмотрим кейс, который часто...

А вы любите Kafka? Открытый тест из 10 вопросов на знание популярной Big Data платформы

Чтобы сделать ваше самостоятельное обучение Apache Kafka и прочим технологиям Big Data по статьям нашего блога еще более интересным, сегодня мы предлагаем вам открытый интерактивный тест по этой платформе потоковой обработки событий. Ответьте на 10 простых вопросов и узнайте, насколько хорошо вы знакомы с особенностями администрирования и эксплуатации этого популярного...

А можно дешевле: снижаем стоимость аналитики Big Data в приложениях Apache Spark

Вчера мы говорили про ускорение аналитики больших данных в конвейере из множества заданий Apache Spark. Продолжая речь про обучение инженеров данных, сегодня рассмотрим, как снизить стоимость выполнения Spark-приложений, сократив накладные расходы на обработку Big Data и повысив эффективность использования кластерной инфраструктуры. Экономика Big Data систем: распределенная разработка и операционные затраты...

Ускоряем конвейеры Apache Spark: 3 простых способа

Сегодня рассмотрим несколько простых способов ускорить обработку больших данных в рамках конвейера задач Apache Spark. Читайте далее про важность тщательной оценки входных и выходных данных, рандомизацию рабочей нагрузки Big Data кластера и замену JOIN-операций оконными функциями. Оптимизируй это: почему конвейеры аналитической обработки больших данных с Apache Spark замедляются Обычно со...

Сложности перехода: 3 проблемы миграции на Apache AirFlow 2.0 и их решения

В рамках обучения инженеров больших данных, вчера мы рассказывали о новой версии Apache AirFlow 2.0, вышедшей в декабре 2020 года. Сегодня рассмотрим особенности перехода на этот релиз: в чем сложности миграции и как их решить. Читайте далее про сохранение кастомизированных настроек, тонкости работы с базой метаданных и конфигурацию для развертывания...

Apache AirFlow 2.0: что нового?

В конце 2020 года вышел мажорный релиз Apache AirFlow, основные фишки которого мы рассмотрим в этой статье. Читайте далее про 10 главных обновлений Apache AirFlow 2.0, благодаря которым этот DataOps-инструмент для пакетных заданий обработки Big Data стал еще лучше. 10 главных обновлений Apache AirFlow 2.0 Напомним, разработанный в 2014 году...

Stateful-проблемы JOIN-операций в Apache Spark Structured Streaming и их решения

Недавно мы уже рассматривали выполнение Join-операций в Apache Spark SQL. Сегодня поговорим про особенности потокового соединения в модуле Structured Streaming этого популярного фреймворка аналитики больших данных. Читайте далее, в чем специфика внешних и внутренних соединений потоков Big Data в Apache Spark Structured Streaming, а также как и зачем Inner/Outer Join...

Непростая аналитика больших данных в реальном времени: 3 способа перезапуска заданий Spark Structured Streaming по метке времени Apache Kafka

Совместное использование Apache Kafka и Spark очень часто встречается в потоковой аналитике больших данных, например, в прогнозировании пользовательского поведения, о чем мы рассказывали вчера. Однако, временные метки (timestamp) в приложении Spark Structured Streaming могут отличаться от времени события в топике Kafka. Читайте далее, почему это случается и какие подходы к...

Как подготовить датасет к Machine Learning с PySpark и построить систему потоковой аналитики больших данных на Apache Kafka и ELK: пример прогнозирования CTR

В продолжение разговора о применении технологий Big Data и Machine Learning в рекламе и маркетинге, сегодня рассмотрим архитектуру системы прогнозирования конверсии рекламных объявлений. Читайте далее, как организовать предиктивную аналитику больших данных на Apache Kafka и компонентах ELK-стека (Elasticsearch, Logstash, Kibana), почему так важно тщательно подготовить данные к машинному обучению, какие...

Что под капотом ретаргетинга: прогнозирование намерений пользователя с Apache Hadoop и Spark Structured Streaming на сервисах Amazon

Мы уже рассказывали о возможностях ретаргетинга и использовании Apache Spark Structured Streaming для реализации этого рекламного подхода на примере Outbrain. Такое применение технологий Big Data сегодня считается довольно распространенным. Чтобы понять, как это работает на практике, рассмотрим кейс маркетинговой ИТ-компании MIQ, которая запускает Spark-приложения на платформе Qubole и сервисах Amazon,...

Безопасность + надежность: чем хорош транзакционный протокол фиксации Spark-заданий от Databricks

Продолжая разговор про фиксацию заданий Apache Spark при работе с облачными хранилищами больших данных, сегодня подробнее рассмотрим, насколько эффективны commit-протоколы экосистемы Hadoop, предоставляемые по умолчанию, и почему известный разработчик Big Data решений, компания Databricks, разработала собственный алгоритм. Читайте далее про сравнение протоколов фиксации заданий в Spark-приложениях: результаты оценки производительности и...

Сложности перехода: от локальных Hadoop-кластеров к облачным объектным хранилищам для приложений Apache Spark

Сегодня поговорим про особенности транзакций в Apache Spark, что такое фиксация заданий в этом Big Data фреймворке, как она связано с протоколами экосистемы Hadoop и чем это ограничивает переход в облако с локального кластера. Читайте далее, как найти компромисс между безопасностью и высокой производительностью, а также чем облачные хранилища отличаются...

Большая разница: чем структурированная потоковая передача в Apache Spark отличается от Spark Streaming

В этой статье рассмотрим, что такое Apache Spark Structured Streaming и Spark Streaming, чем они отличаются и что общего между этими 2-мя способами обработки потоковых данных в самом популярном фреймворке аналитики больших данных. Читайте далее, как микро-пакетная передача приближается к режиму реального времени и при чем здесь структуры данных для...

Ускоряем и масштабируем Apache Spark Structured Streaming: 2 проблемы строго однократной доставки и их решения

Вчера мы говорили про реализацию exactly once семантики доставки сообщений в Apache Spark Structured Streaming. Сегодня рассмотрим, что не так с размером компактных файлов для хранения контрольных точек потоковой передачи, какие параметры конфигурации Spark SQL отвечают за такое логирование и как ускорить микро-пакетную обработку больших данных и чтение результатов выполнения...

Только сегодня и только сейчас: как устроена строго однократная доставка сообщений в Apache Spark Structured Streaming

Недавно мы рассматривали оптимизацию SQL-запросов и выполнение JOIN-операций в Apache Spark. Сегодня поговорим, что обеспечивает строго однократную семантику доставку сообщений (exactly once) в этом Big Data фреймворке и как на это влияют особенности микро-пакетной обработки больших данных с помощью заданий Spark Structured Streaming. Особенности exactly once доставки сообщений в Apache...

Как работает Join в Apache Spark SQL: краткий ликбез для начинающих

Развивая наши новые курсы по Apache Spark, сегодня мы рассмотрим Join-операции в SQL-модуле этого популярного фреймворка для аналитики больших данных. Читайте далее, чем отличаются разные Join-соединения друг от друга, как они реализуются в Spark SQL, какие существуют механизмы для их выполнения и от чего зависит выбор того или иного способа...

Насколько ты знаешь Apache Spark: открытый тест на знание популярного Big Data фреймворка

Обучение Apache Spark, Kafka, Hadoop и прочим технологиям Big Data – это не только курсы, теоретические статьи и практические задания, но и проверка полученных знаний. Поэтому сегодня мы предлагаем вам открытый интерактивный тест по основам Спарк для начинающих. Проверьте, насколько хорошо вы знакомы с особенностями администрирования и эксплуатации этого популярного...

Конвейрезируй это: как построить ML-pipeline в Apache Spark MLLib

Сегодня поговорим про особенности построения конвейеров машинного обучения в Apache Spark. Читайте далее, как Spark MLLib реализует идеи MLOps, что такое трансформеры и оценщики, из чего еще состоит Machine Learning pipeline, как он работает с кодом на Scala, Java, Python и R, а также каковы условия практического использования методов fit(),...

10 вопросов на знание основ Big Data: открытый интерактивный тест для начинающих

Чтобы сделать самостоятельное обучение технологиям Big Data по статьям нашего блога еще более интересным, сегодня мы предлагаем вам простой интерактивный тест по основам больших данных, включая администрирование кластеров, инженерию конвейеров и архитектуру, а также Data Science и Machine Learning.   Тест по основам больших данных для новичков В продолжение темы,...

Как оптимизировать запрос в Apache Spark SQL: Predicate Pushdown vs Projection Pushdown

Продолжая разбирать практические особенности аналитики больших данных с Apache Spark, сегодня рассмотрим возможности оптимизации SQL-запросов в этом Big Data фреймворке с помощью механизмов предикатного и проекционного сжатия. Читайте далее про реализацию Predicate Pushdown и Projection Pushdown в Apache Spark 3, а также их связь с форматами Parquet и AVRO. Механизмы...