От HDFS в облака: разбираем Google Cloud Storage Connector for Hadoop

Говоря про перспективы развития экосистемы Apache Hadoop с учетом современного тренда на SaaS-подход к работе с большими данными (Big Data), сегодня мы рассмотрим, как работает коннектор облачного хранилища Google для этого фреймворка. Читайте далее, чем HCFS отличается от HDFS и каковы преимущества практического использования Google Cloud Storage Connector for Hadoop....

Natural Language Processing (NLP) в PySpark: токенизация, стоп-слова, N-граммы

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является перспективным направлением Data Science и Big Data. Сегодня мы расскажем вам о применении методов NLP в PySpark. В этой статье вы узнаете об обычной токенизации и на основе регулярных выражений, стоп-словах русского и английского языков, а также о N-граммах в PySpark. Токенизация...

Apache Spark 3.0: что нового?

Чтобы сделать наши курсы по Spark еще более интересными и добавить в них самые актуальные тренды, сегодня мы расскажем о новом релизе этого Big Data фреймворка. Читайте далее, что нового в Apache Spark 3.0 и почему Spark SQL стал еще лучше. 10 лет в Big Data или немного истории В...

Линейная регрессия, регуляризация, кросс-валидация и Grid Search в PySpark

В прошлый раз мы говорили о решении задачи классификации в рамках Machine Learning с помощью PySpark MLlib. Сегодня рассмотрим задачу регрессии. Читайте далее: что такое линейная регрессия, L1 и L2 регуляризация, алгоритм подбора значений гиперпараметров Grid Search, а также применение кросс-валидации в PySpark. Датасет с домами на продажу Обучать модель...

Как решить задачу классификации в PySpark

PySpark позволяет работать не только с большими данными (Big data), но и создавать модели машинного обучения (Machine Learning). Сегодня мы расскажем вам о модуле ML и покажем, как обучить модель Machine Learning для решения задачи классификации. Читайте у нас: подготовка данных, применение логистической регрессии, а также использование метрик качеств в...

Что такое PySpark SQL и как он работает: несколько примеров

В прошлый раз мы говорили о том, как установить PySpark в Google Colab, а также скачали датасет с помощью Kaggle API. Сегодня на примере этого датасета покажем, как применять операции SQL в PySpark в рамках анализа Big Data. Читайте далее про вывод статистической информации, фильтрацию, группировку и агрегирование больших данных...

Как связаны DataOps, цифровизация и аналитика больших данных: разбираем на примере отечественного Big Data продукта — Arenadata Analytic Workspace

Продолжая разговор про Apache Zeppelin, сегодня рассмотрим, как на его основе ведущий разработчик отечественных Big Data решений, компания «Аренадата Софтвер», построила самообслуживаемый сервис (self-service) Data Science и BI-аналитики – Arenadata Analytic Workspace. Читайте далее, как развернуть «с нуля» рабочее место дата-аналитика, где место этого программного решения в конвейере DataOps и при...

Как подключить PySpark и Kaggle в Google Colab

Недавно мы рассказывали, что такое PySpark. Сегодня рассмотрим, как подключить PySpark в Google Colab, а также как скачать датасет из Kaggle прямо в Google Colab, без непосредственной загрузки программ и датасетов на локальный компьютер. Google Colab Google Colab — выполняемый документ, который позволяет писать, запускать и делиться своим Python-кодом через...

Чем Apache Zeppelin лучше Jupyter Notebook для интерактивной аналитики Big Data: 4 ключевых преимущества

В этой статье мы рассмотрим, что такое Apache Zeppelin, как он полезен для интерактивной аналитики и визуализации больших данных (Big Data), а также чем этот инструмент отличается от популярного среди Data Scientist’ов и Python-разработчиков Jupyter Notebook. Что такое Apache Zeppelin и чем он полезен Data Scientist’у Начнем с определения: Apache...

Как управлять собственным Data Flow на Apache Spark с NiFi через Livy: разбираемся с процессорами и контроллерами

Apache Livy полезен не только при организации конвейеров обработки больших данных (Big Data pipelines) на Spark и Airflow, о чем мы рассказывали здесь. Сегодня рассмотрим, как организовать запланированный запуск пакетных Spark-заданий из Apache NiFi через REST-API Livy, с какими проблемами можно при этом столкнуться и что поможет их решить. Что...

Поиск по сайту