Как быстрее обработать массив в Apache Spark 3.1: сравнение 9 разных методов

Apache Spark предоставляет для разработчика распределенных приложений множество возможностей, позволяя достигать одной целей разными способами. Чтобы проиллюстрировать это, сегодня рассмотрим бенчмаркинговое сравнение 9 методов обработки массивов в Spark 3.1, обращая внимание на их производительность и особенности использования. Также разберем важные для обучения разработчиков Spark темы про отличия преобразований от действий...

От простой вставки до внешних таблиц: как загрузить Big Data в Greenplum

Greenplum часто используется в качестве корпоративного хранилища или аналитического озера данных (Data Lake). Поэтому важно знать особенности реализации ETL-процессов при работе с этой MPP-СУБД, что входит в наш новый курс «Greenplum для инженеров данных». Сегодня рассмотрим способы загрузить большие данные в Greenplum, разберем отличия внешних таблиц от внутренних и отметим,...

Кейс потоковой аналитики больших данных с Apache Kafka, Spark (Flink) и BI-системами

Сегодня рассмотрим пример построения системы потоковой аналитики больших данных на базе Apache Kafka, Spark, Flink, NoSQL-СУБД, BI-системой Tableau или визуализацией в Kibana. Читайте далее, кому и зачем исследовать Twitter-посты в реальном времени, как это реализовать технически, визуализировать в наглядных BI-дэшбордах для принятия data-driven решений и при чем здесь Kappa-архитектура. Еще...

Как повысить эффективность Apache Airflow в 3 раза с помощью прокси-сервера RDS

Увеличение пропускной способности и повышение скорости обработки данных на любой Big Data платформе при приемлемых затратах – одна из главных задач дата-инженера. Сегодня мы рассмотрим, как улучшить производительность множества экземпляров Apache AirFlow с помощью прокси-сервера Amazon RDS и сколько это стоит в денежном выражении: кейс компании Datafy. Больше не значит...

Как ускорить Greenplum: настраиваем память хостов и сегментов

Продолжая рассказывать про наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня поговорим про особенности конфигурирования памяти в этой MPP-СУБД: разберем, как память хоста распределяется между сегментами и рассмотрим, как администратор кластера может ускорить работу этой базы данных. Также читайте далее о связи RAM с настройками ядра операционной системы и схемами...

Как избавиться от перекосов в Apache Spark: coalesce vs repartition

Чтобы сделать обучение разработчиков Apache Spark, дата-аналитиков и инженеров Big Data еще более наглядным, сегодня рассмотрим проблему JOIN-соединений при неравномерном распределении данных по узлам кластера и способы ее решения. Читайте далее, как избавиться от перекосов и ускорить выполнение SQL-запросов в Spark-приложениях. Перекосы данных в Apache Spark: что это и чем...

Большие данные под защитой: лучшие практики cybersecurity в Greenplum

Cегодня рассмотрим некоторые инструменты защиты данных в Greenplum. Читайте далее про особенности шифрования в этой MPP-СУБД и лучшие практики обеспечения информационной безопасности и защиты в этой системе хранения и аналитики больших данных. Администраторы и суперпользователи Greenplum Для надежной защиты данных, хранящихся в MPP-СУБД Greenplum, и обеспечения информационной безопасности кластера рекомендуется...

Apache AirFlow vs Dagster: еще одно сравнение Big Data и ML-оркестраторов

Apache AirFlow – один из самых популярных инструментов современного дата-инженера для планирования и оркестрации batch-процессов. Повторить успех этого фреймворка стремятся многие компании и Big Data энтузиасты: недавно мы рассказывали про ViewFlow от DataCamp, а также писали про Luigi, Argo, MLFlow и KubeFlow. Сегодня рассмотрим Dagster – еще одну альтернативу Apache...

Что такое Apache Sedona или GeoSpark: Spark-фреймворк для обработки пространственных геоданных

Сегодня поговорим про обработку геопространственных данных с Apache Spark и рассмотрим, что такое Apache Sedona, как этот фреймворк связан с GeoSpark, какие форматы и структуры данных он поддерживает. Читайте далее про пространственные RDD, Spatial SQL-запросы и построение конвейеров обработки геоданных в облачных сервисах Amazon.   Как обработать геопространственные данные в...

Помнить все: 10 практик устранения нехватки памяти в Greenplum и 2 схемы управления ресурсами кластера

Развивая наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня рассмотрим, почему в этой MPP-СУБД возникают проблемы нехватки памяти, каковы типовые способы их решения и чем очереди ресурсов отличаются от ресурсных групп. Читайте далее про схемы управления ресурсами в Greenplum и особенности параметра конфигурации statement_mem. Очереди vs Группы: 2 схемы управления...

Поиск по сайту