Продолжая разговор о том, как выбрать курсы по Kafka и другим технологиям больших данных (Big Data), сегодня рассмотрим, кому и в каких случаях нужно такое повышение квалификации. В этой статье мы собрали для вас 5 прикладных кейсов по Кафка для ИТ-профессионалов разных специальностей, от системного администратора до Data Engineer’а. А...
Продолжая разговор про примеры практического использования Apache Cassandra в реальных Big Data проектах, сегодня мы расскажем вам о рекомендательной системе стримингового сервиса Spotify на базе этой нереляционной СУБД в сочетании с другими технологиями больших данных: Kafka, Storm, Crunch и HDFS. Рекомендательная система Spotify: зачем она нужна и что должна делать...
Благодаря быстроте, надежности и другим достоинствам Apache Cassandra, эта распределенная NoSQL-СУБД широко применяется во многих Big Data проектах по всему миру. В этой статье мы собрали для вас несколько интересных примеров реального использования Кассандры в 5 ключевых направлениях современного ИТ. Где используется Apache Cassandra: 5 главных приложений c примерами Промышленные...
Завершая тему SQL-оптимизации в Big Data на примере Apache Spark, сегодня мы подробнее расскажем, какие действия выполняются на каждом этапе преобразования дерева запросов в исполняемый код. А рассмотрим, за счет чего так эффективна автоматическая кодогенерация в Catalyst. Читайте в нашей статье про планы выполнения запросов, квазиквоты Scala и операции с...
Продолжая разговор про SQL-оптимизацию в Apache Spark, сегодня мы рассмотрим, что такое дерево запросов и как оптимизатор Catalyst преобразует его в исполняемый байт-код при аналитической обработке Big Data в рамках Спарк. Деревья структурированных запросов и правила управления ими в Apache Spark Отметим, что деревья запросов отличаются от алгебраических деревьев операций тем, что...
Мы уже немного рассказывали об SQL-оптимизации в Apache Spark. Продолжая эту тему, сегодня рассмотрим подробнее, что такое Catalyst – встроенный оптимизатор структурированных запросов в Spark SQL, а также поговорим про базовые понятия SQL-оптимизации. Читайте в нашей статье о логической и физической оптимизации, плане выполнения запросов и зачем эти концепции нужны...
Завершая сравнение структур данных Apache Spark, сегодня мы рассмотрим, в каких случаях разработчику Big Data стоит выбирать датафрейм (DataFrame), датасет (DataSet) или RDD и почему. Также мы приведем практический примеры и сценарии использования (use cases) этих программных абстракций, важных при разработке систем и сервисов по интерактивной аналитике больших данных с...
Продолжая говорить о сходствах и отличиях структур данных Apache Spark, сегодня мы рассмотрим, чем похожи датафрейм (DataFrame), датасет (DataSet) и RDD с позиции разработчика Big Data. Читайте в нашей статье, как обеспечивается оптимизация кода, безопасность типов при компиляции и прочие аспекты, важные при разработке распределенных программ и интерактивной аналитике больших...
В прошлый раз мы рассмотрели понятия датафрейм (DataFrame), датасет (DataSet) и RDD в контексте интерактивной аналитики больших данных (Big Data) с помощью Spark SQL. Сегодня поговорим подробнее, чем отличаются эти структуры данных, сравнив их по разным характеристикам: от времени возникновения до специфики вычислений. Критерии сравнения структур данных Apache Spark Прежде...
Этой статьей мы открываем цикл публикаций по аналитике больших данных (Big Data) с помощью SQL-инструментов: Apache Impala, Spark SQL, KSQL, Drill, Phoenix и других средств работы с реляционными базами данных и нереляционными хранилищами информации. Начнем со Spark SQL: сегодня мы рассмотрим, какие структуры данных можно анализировать с его помощью и...
В прошлый раз мы рассмотрели пример прототипа IIoT-системы на основе одноплатного мини-компьютера Raspberry Pi, брокере обмена сообщениями Mosquitto и платформе маршрутизации данных Apache NiFi. Сегодня мы покажем, что этот инструмент преобразования и доставки данных из множества сторонних систем может применяться не только в IoT-решениях. Читайте в нашей статье про 5...
Мы уже рассматривали типовую архитектуру систем Internet of Things (IoT). Сегодня поговорим подробнее про уровневую модель передачи и обработки данных от конечных устройств до облачных IoT-платформ, а также приведем примеры наиболее популярных средств обеспечения каждого из уровней этой сложной архитектуры Industrial Internet of Things, включая инструменты Big Data. Многоуровневый IIoT:...
MapReduce можно назвать основой Big Data, т.к. именно данная технология позволяет обрабатывать огромные массивы информации параллельно в распределенных кластерах. Эту вычислительную модель поддерживают множество различных коммерческих и свободных продуктов: Apache Hadoop, Spark, Greenplum, Hive, MongoDB, Phoenix, DryadLINQ и прочие Big Data фреймворки и библиотеки, написанные на разных языках программирования [1]. Сегодня...
Проанализировав сходства и различия пяти самых популярных Big Data фреймворков для распределенных потоковых вычислений (Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza), в этой статье мы сравним их по 10 критериям и отметим, какие именно факторы являются наиболее значимыми для объективного выбора. Сравнительный анализ самых популярных фреймворков потоковой обработки...
В этой статье мы рассмотрим, чем похожи и чем отличаются 5 самых популярных инструментов распределенной обработки потоков Big Data: Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza, а также поговорим про наиболее значимые факторы выбора между этими программными средствами. 5 общих характеристик распределенных Big Data фреймворков потоковой обработки Прежде...
Apache Samza часто сравнивают с другими Big Data фреймворками распределенных потоковых вычислений в реальном времени (Real Time, RT): Kafka Streams, Spark Streaming, Flink и Storm. Apache Spark и Flink обладают практически одинаковым набором функциональных возможностей и компонентов, поэтому их можно сравнивать между собой более-менее объективно. Apache Samza является более простой...
Apache Storm (Сторм, Шторм) часто употребляется в контексте других BigData инструментов для распределенных потоковых вычислений в реальном времени (Real Time, RT): Spark Streaming, Kafka Streams, Flink и Samza. Однако, если Apache Spark и Flink по функциональным возможностям и составу компонентов еще могут конкурировать между собой, то сравнивать с ними Шторм,...
Flink часто сравнивают с Apache Spark, другим популярным инструментом потоковой обработки данных. Оба этих распределенных отказоустойчивых фреймворка с открытым исходным кодом используются в высоконагруженных Big Data приложениях для анализа данных, хранящихся в кластерах Hadoop [1] и других кластерных системах. В этой статье мы поговорим, чем похожи и чем отличаются Флинк и Спарк, а...
Проанализировав сходства и различия Apache Kafka Streams и Spark Streaming, можно сделать некоторые выводы относительно выбора того или иного решения в качестве основного инструмента потоковой обработки Big Data. В этой статье мы собрали для вас аргументы в пользу Кафка Стримс и Спарк Стриминг в конкретных ситуациях, а также нашли некоторые...
Сегодня мы рассмотрим популярные Big Data инструменты обработки потоковых данных: Apache Kafka Streams и Spark Streaming: чем они похожи и чем отличаются. Стоит сказать, что Спарк Стриминг и Кафка Стримс – возможно, наиболее популярные, но не единственные средства обработки информационных потоков Big Data. Для этой цели существует еще множество альтернатив,...