Версия сайта для слабовидящих
Зачем разделять таблицы в озере данных, что не так с Hive-разделением и Z-упорядочение в Delta Lake и как работает жидкая кластеризация (Liquid Clustering) – новая стратегия оптимизации размещения данных от Databricks. Что не так с Hive-разделением и Z-упорядочение таблиц в Delta Lake В озере данных физическое расположение данных может оказать...
API Pandas в Apache Spark: возможности и опасности
Каждому специалисту по Data Science и инженеру данных знакома Python-библиотека pandas. Однако, для работы с большими данными она не очень подходит из-за высокого потребления памяти. Тем не менее, отказаться от старых привычек сложно. Поэтому разбираемся, зачем использовать API Pandas в Apache Spark и как это сделать наиболее эффективно. Чем отличается...
Почему производительность Apache Flink выше Spark: 5 главных причин
Из-за чего приложения Flink работают быстрее Spark: разница в моделях обработки данных, управлении памятью, методах оптимизации, дизайне API и личный опыт использования. Apache Flink vs Spark: сходства и отличия Apache Spark и Flink считаются наиболее популярными фреймворками разработки распределенных приложений в области Big Data. Они достаточно похожи, что мы ранее...
Чем Scala лучше Java для разработки Spark-приложения: ТОП-5 преимуществ
Как разница между Scala и Java отражается на работе Spark-приложения, почему код на Scala работает быстрее и когда выбирать этот язык программирования для разработки приложений аналитики больших данных. Scala vs Java: ключевые отличия Хотя Apache Spark позволяет разработчику писать код на нескольких языках программирования (Scala, Java, R, Python), сам фреймворк...
Apache Spark 3.5.0: что нового?
13 сентября 2023 года вышел Apache Spark 3.5. Знакомимся с самыми важными новинками свежего релиза: расширения Spark Connect и SQL, поддержка DeepSpeed, улучшения потоковой передачи и свежие UDF-функции Python. ТОП-5 новинок Apache Spark 3.5.0 В Apache Spark 3.5. добавлено много исправлений и улучшений, а также реализованы новые функции. Наиболее интересными...
Что такое SPIP: 4 предложения по улучшению Apache Spark
Сегодня рассмотрим, какие улучшения Apache Spark опубликованы в 2023 году и как подать свое предложение по улучшению самого популярного вычислительного движка в стеке Big Data. Что такое SPIP и как подать свое предложение по улучшению фреймворка В любом продукте помимо ошибок есть также предложения по улучшению. В Apache Spark они...
Apache AirFlow vs Spark в Databricks для оркестрации рабочих процессов
Чем отличается оркестрация ETL-процессов в Databricks и Apache AirFlow: принципы работы, достоинства и недостатки, а также что выбирать дата-инженеру для решения практических задач. Apache AirFlow vs Spark в Databricks: сходства и отличия Облачная платформа Databricks, основанная на Apache Spark, предлагает пользователям единую среду для создания, запуска и управления различными рабочими...
Программируй на английском: ИИ-SDK для PySpark от Databricks
Как получать результаты обработки данных с помощью Apache Spark, адресуя ИИ бизнес-запросы на английском языке: знакомимся с English SDK от Databricks. Настоящий Low Code с PySpark-AI. English SDK for Apache Spark и PySpark-AI: как это работает Большие языковые модели (LLM, Large Language Model), основанные на генеративных нейросетях, применимы не только...
Отладка PySpark-приложений: журнал регистрации событий
Сегодня рассмотрим особенности отладки PySpark-приложений: как Python-код исполняется в JVM, какие сложности возникают у разработчика при тестировании и исправлении ошибок в программе, написанной локально и запускаемой в кластере, а также как настроить вывод событий в лог-файл. Запуск и выполнение PySpark-кода Хотя Apache Spark и имеет Python API, позволяя писать код...
Как проект Lightspeed от Databricks делает Apache Spark еще быстрее: асинхронное управление смещениями
В прошлом году Databricks выпустили новый проект для ускорения потоковой передачи в Apache Spark. Сегодня рассмотрим, как именно Lightspeed сокращает задержку в операционных рабочих нагрузках Structured Streaming с помощью асинхронного управления смещением. Операционные рабочие нагрузки и что их тормозит в Apache Spark Structured Streaming Рабочие нагрузки потоковой передачи можно разделить...