Детективная история про SCR-конфигурации HDFS в региональных серверах Apache HBase

В этой статье для обучения дата-инженеров и администраторов кластера Apache HBase разберем, почему региональные сервера могут работать некорректно при высокой нагрузке и при чем здесь SCR-конфигурация файловой системы Hadoop. Что такое Short-Circuit Read в HDFS и почему оно может снижать скорость потокового чтения в приложениях Spark Streaming. Постановка задачи: проблема...

Как связать Apache Kafka с Hive: разбор интеграционного коннектора

Сегодня рассмотрим, кому и зачем нужно связывать Apache Hive с Kafka, каким образом реализуется эта интеграция, как получить доступ к данным из платформы потоковой передачи событий средствами SQL-on-Hadoop, при чем здесь режимы Kerberos и механизмы безопасности Ranger. Зачем нужна интеграция Apache Hive с Kafka Необходимость связать Apache Hive с Kafka...

Новинки Apache Flink 1.15: краткий обзор

Весна богата на новые релизы: в начале мая 2022 года вышел Apache Flink 1.15. Рассказываем, что нового в свежем выпуске: краткий обзор самых полезных фич для разработчика распределенных приложений, а также интересные изменения, исправления ошибок и улучшения для дата-инженера. Scala под капотом и спецификация REST API по стандарту OpenAPI Apache...

Оконные функции PySpark в Google Colab: пара примеров

Специально для обучения начинающих аналитиков данных и дата-инженеров сегодня рассмотрим примеры выполнения простых SQL-запросов и оконных функций в Apache Spark на Google Colab. Как быстро проанализировать датафрейм из CSV-файлов с помощью нескольких строк на PySpark. Запуск и использование PySpark в Google Colab Предположим, необходимо определить потенциальный доход от проведения обучающих...

Анализ данных Youtube в реальном времени с Apache NiFi, Kafka и Spark Streaming

В этой статье для дата-инженеров рассмотрим пример конвейера анализа потокового видео с Youtube-каналов на Kafka, Spark Streaming и Elasticsearch c Kibana, связанных через процессоры Apache NiFi. Постановка задачи: ETL-конвейер анализа потоковых данных с Youtube Потоковые данные непрерывно генерируются тысячами источников, которые отправляют записи одновременно и в небольших размерах (порядка килобайт)....

5 способов организации ETL-процессов с Greenplum: команды и утилиты

Мы уже рассматривали, как загрузить в Greenplum большие объемы данных. В продолжение этой важной для обучения дата-инженеров темы, сегодня разберем еще несколько инструментов, решающих задачу организации ETL-процессов с этой MPP-СУБД. ETL-инструменты PostgreSQL Хотя Greenplum может хранить и обрабатывать огромные наборы данных на уровне петабайт, эта СУБД не генерирует их самостоятельно,...

Feature Store на Apache HBase с Phoenix, RonDB и Kafka: кейс Dream11

Современные ML-системы представляют собой сложные комплексные платформы из множества компонентов, одним из которых является хранилище фичей для моделей машинного обучения. Индийская gamedev-компания Dream11 делится своим опытом, как построить такое Feature Store на базе Apache HBase с Phoenix, а также RonDB и Kafka. Что такое хранилище фичей и зачем это Dream11...

Анализ европейской газотранспортной системы с Neo4j

В рамках практического обучения аналитиков данных и специалистов по Data Science реальным задачам современных бизнес-приложений, сегодня разберем актуальную и острую для многих стран тему по промышленному использованию природных ресурсов в современных непростых условиях. Строим граф европейской газотранспортной системы в Neo4j. Создание графа европейской газотранспортной системы в Neo4j Российский природный газ...

3 режима вывода в Apache Spark Structured Streaming

Какие бывают режимы вывода в структурированной потоковой передаче Spark, чем они отличаются и как их использовать на практике: разбираемся на практическом примере. Краткий ликбез по output modes в Apache Spark Structured Streaming для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений. Что такое режимы вывода в Apache Spark Structured Streaming Apache Spark...

Интеграция Apache NiFi и Hive в ETL-конвейере

В этой статье для дата-инженеров рассмотрим пример интеграции Apache NiFi c Hive в рамках ETL-конвейера потокового веб-скрейпинга, который будет получать данные с веб-страницы практически без кода, обрабатывать их и загружать в таблицу NoSQL-СУБД в реальном времени. Постановка задачи: ETL-процесс веб-скрейпинга В реальной жизни задача считать данные с веб-сайта для последующей...

Поиск по сайту