Версия сайта для слабовидящих
В Apache Spark есть 3 структуры данных, каждая из которых имеет собственный API со своими достоинствами и недостатками. Сегодня разберем плюсы и минусы Dataset API, а также рассмотрим особенности JOIN-операций в нем. Почему Dataset API в Apache Spark работает только со Scala и Java Напомним, структура данных Dataset впервые появилась...
Бесплатный помощник по настройке приложений Apache Spark от Joom
Чтобы сделать наши курсы для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений еще более полезными, сегодня мы расскажем про новый бесплатный сервис от маркетплейса Joom для поиска проблем с производительностью Spark-заданий. Разбираемся, как он работает и чем полезен дата-инженеру. 4 главных проблемы Spark-приложений, их последствия и трудности обнаружения Если количество Spark-приложений невелико,...
Ускоряем Apache Spark с помощью RAPIDS на GPU
Как использовать преимущества графических процессоров для Spark-приложений аналитики больших данных и машинного обучения с помощью библиотек RAPIDS. Знакомимся с ускорителем Spark RAPIDS и его возможностями сделать популярный вычислительный движок еще быстрее. Что такое RAPIDS Accelerator для Apache Spark и как он работает Системы Machine Learning, особенно проекты глубокого обучения, уже...
Ускоряем SQL-запросы в Apache Spark с проектом Gluten
Как повысить скорость выполнение SQL-запросов в Spark-приложениях, используя Gluten – новый вычислительный движок, объединяющий несколько векторизированных механизмов выполнения с поддержкой аппаратных ускорителей. Что такое Gluten и как он появился в Apache Spark Когда данных много, их обработка может длиться долго. Чтобы ускорить вычисления с Big Data, разработчики распределенных приложений и...
Модульное тестирование Spark-приложений с Gradle
Специально для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных программ, сегодня рассмотрим подходы к организации модульного тестирования Spark-приложений через классы тестовых данных. Зачем и как генерировать эти классы, где их хранить и при чем здесь система автоматической сборки приложений Gradle. Сборка и тестирование Spark-приложений Модульное тестирование лежит в основе проверки работоспособности программного...
Аккумуляторы и качество данных в Apache Spark
Как Apache Spark организует параллельные вычисления, зачем нужны аккумуляторы и каким образом они помогают организовать мониторинг качества данных в аналитических конвейерах их обработки. Смотрим с точки зрения дата-инженера и разработчика распределенных приложений. Как Apache Spark распараллеливает обработку данных Параллельная обработка — это метод вычислений, при котором работает более одного ЦП...
Оптимизация Apache Spark на платформе Databricks
В этой статье для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений, сегодня разберем опыт ИТ-компании Similarweb, где Apache Spark на платформе Databricks вместо AWS Athena ускорил пакетную обработку данных в 50 раз. Также рассмотрим приемы повышения производительности ODBC-драйвера Databricks для улучшенного взаимодействия с озерами данных. Постановка задачи и ограничения POC для...
Как безопасно читать данные из AWS S3 с Apache Spark и boto3
Чтобы сделать наши курсы по Apache Spark для дата-инженеров еще более полезными, сегодня рассмотрим, как PySpark-задания могут считывать данные из корзин объектного хранилища AWS S3, используя Python-пакет boto3. Читайте далее, что представляет собой этот SDK, как использовать его вместе с IAM-ролями, а также как обеспечить безопасность конфиденциальных данных с помощью...
Как применить триггеры Apache Spark Structured Streaming для пакетных заданий
Можно ли применять Apache Spark Structured Streaming для пакетных заданий и в каких случаях это целесообразно. Разбираемся, как устроена потоковая передача событий в Spark Structured Streaming, с какой частотой разные режимы триггеров микропакетной обработки данных запускают потоковые вычисления и что выбрать дата-инженеру. Потоковая передача событий и пакетные задания: versus или...
Ошибки обновления таблиц в Delta Lake и их решения с Apache Spark Structured Streaming
Сегодня мы продолжим говорить про Apache Spark Structured Streaming и его применение для обновления данных в таблицах Delta Lake. А также на практических примерах разберем, как выполняются основные операции работы с данными средствами Spark Structured Streaming API. Таблицы в Delta Lake Delta Lake – это уровня хранилища данных с открытым...