Аналитика больших данных с JSON и AVRO в Apache Kafka: кейс компании Mobimeo

Чтобы добавить в наши практические курсы по Apache Kafka еще больше интересных примеров, сегодня рассмотрим кейс немецкой ИТ-компании Mobimeo, которая несколько раз перекраивала свою систему аналитики больших данных, чтобы быстро узнавать о событиях клиентских приложений. Читайте далее, зачем дата-инженеры Mobimeo предпочли AVRO формату JSON, почему вместо брокера сообщений ActiveMQ решили...

Аналитика больших данных с Apache Airflow без дата-инженера: Viewflow от DataCamp

В этой статье поговорим про Viewflow: что такое, как устроено, чем полезно аналитикам данных и Data Scientist’ам. Встречайте новый фреймворк на базе Apache AirFlow от DataCamp – американского edu-стартапа в области ИИ, который упрощает создание и управление материализованными представлениями на SQL, R и Python в концепции low code, т.е. практически...

Зачем вам Hue или как писать SQL-запросы к Apache Spark еще проще

Сегодня рассмотрим инструмент, который облегчает практическое использование Apache Spark, позволяя дата-аналитику и разработчику распределенных приложений быстро писать и выполнять SQL-запросы в рамках удобного веб-редактора. Читайте далее, что такое Hue, как он связан со Spark SQL и Hive, а также причем здесь Livy. Что Hue и при чем здесь Apache Livy...

Аналитика больших данных со Apache Spark SQL из внешних СУБД: про JDBC-драйверы

В этой статье рассмотрим особенности подключения Apache Spark к внешним СУБД как к источникам данных для аналитики Big Data средствами SQL-модуля этого фреймворка. Читайте далее о том, что такое JDBC-драйвер, чем источник данных JDBC отличается от сервера Spark SQL JDBC, при чем здесь RPC-фреймворк и язык описания интерфейсов Thrift, а...

Как построить OLAP-конвейер в реальном времени на Greenplum и Apache NiFi: разбор интеграционного коннектора для приема больших данных

Сегодня разберем еще одну интересную тему из нашего нового курса «Greenplum для инженеров данных» по построению конвейеров приема данных для этой MPP-СУБД в рамках веб-интерфейса платформы автоматизированного управления потоками работ Apache NiFi. Читайте далее, как устроен коннектор VMware Tanzu Greenplum для Apache NiFi и какие возможности он предоставляет дата-инженеру. Что...

Трудности перекоса: как устранить неравномерность данных и вычислений в Greenplum

Партиционирование таблиц – надежный способ повышения производительности Greenplum, который тесно связан с особенностями распределения данных по сегментам кластера. Читайте далее, чем опасно неравномерное распределение данных и вычислений по узлам, а также как найти дата-инженеру и устранить эти перекосы в MPP-СУБД, чтобы повысить скорость выполнения SQL-запросов и решить проблемы с нехваткой...

Партиционирование таблиц в Greenplum: 10 лучших практик и особенности распределения по сегментам

Мы уже рассказывали про основы хранения и аналитики больших данных в Greenplum, а также рассматривали особенности индексации и сжатия данных в этой MPP-СУБД. Продолжая разговор о нашем новом курсе «Greenplum для инженеров данных», сегодня разберем лучшие практики разбиения данных на разделы и пример их распределения по сегментам кластера. Кратко о...

Индексируем и сжимаем: особенности хранения и аналитики Big Data в Greenplum

В продолжение вчерашней статьи по нашему новому курсу «Greenplum для инженеров данных», сегодня рассмотрим особенности индексации и сжатия данных в этой MPP-СУБД. Читайте далее, почему в Greenplum можно обойтись без индексов, когда выбирать RLE-сжатие вместо zlib, зачем сжимать рабочие файлы при выполнении SQL-запросов и что такое селективность индекса. ТОП-10 советов по...

Как хранить большие данных в Greenplum: ТОП-15 рекомендаций

Продвигая наш новый курс «Greenplum для инженеров данных», сегодня мы рассмотрим особенности организации таблиц в этой MPP-СУБД, типы данных и оптимальное расположение столбцов. Читайте далее, чем heap storage отличается от append-optimized, когда выбирать колоночную, а когда – строковую модель хранения данных для таблицы, почему BIGINT с TIMESTAMP следует размещать перед...

Еще 4 особенности бакетирования таблиц в Apache Spark и 7 конфигураций их настройки

Продолжая разбирать особенности бакетирования таблиц в Apache Spark, сегодня мы рассмотрим несколько примеров, как дата-инженер и аналитик данных могут работать с этим методом оптимизации SQL-запросов. Также читайте далее, какие конфигурации Apache Spark SQL связаны с бакетированием таблиц и что нового появилось в 3-ей версии этого Big Data фреймворка, чтобы такой...

Поиск по сайту