Абсолютно безопасно: 3 security-кита в Apache Hive

В этой статье для обучения дата-инженеров и администраторов SQL-on-Hadoop рассмотрим способы обеспечения информационной безопасности и защиты данных от несанкционированного доступа в Apache Hive. Классический security-набор: аутентификация, авторизация и шифрование. Авторизация и аутентификация в Apache Hive Будучи популярным инструментом стека SQL-on-Hadoop, Apache Hive поддерживает все механизмы обеспечения информационной безопасности, поддерживаемый базовой...

Трудности перехода: миграция данных с HDFS на MinIO

Недавно мы рассматривали производительность ETL-конвейеров на Apache Spark с озером данных на MinIO. Сегодня разберем, чем это легковесное объектное хранилище отличается от распределенной файловой системы Apache Hadoop и как перейти на него с HDFS. Зачем переходить на MinIO Хотя HDFS до сих пор активно используется во многих Big Data проектах...

Apache Kafka vs AWS Kinesis: сходства и отличия

В связи с активным переходом от локальной ИТ-инфраструктуры в облачные полностью управляемые сервисы многие ИТ-архитекторы и дата-инженеры задумываются о замене собственного кластера Apache Kafka ее Cloud-альтернативами. Читайте, что общего у Apache Kafka с AWS Kinesis, чем они отличаются и какую платформу выбрать для потоковой передачи событий. Потоковая обработка событий с...

4 способа упаковать PySpark-приложение для отправки в кластер Apache Spark

Чтобы добавить в наши практические курсы по Apache Spark еще больше приемов, полезных для дата-инженеров и разработчиков, сегодня рассмотрим, как упаковать PySpark-приложение, используя нативные Python-функции и сторонние решения. Отличия Virtualenv от PEX и Conda. 4 способа упаковать PySpark-приложение для запуска в кластере Apache Spark Разработчики распределенных приложений знают, что недостаточно...

Окна и водяные знаки: потоковая обработка данных с Apache Flink

Продолжая разговор про оконные операции в Apache Flink для потоковой аналитики больших данных, сегодня рассмотрим, как это связано с другим важным концептом потоковой обработки событий – водяным знаком. Что такое Watermark и каковы стратегии его генерации в Apache Flink: самое главное для дата-инженера. Потоковая синхронизация данных c SQL для Flink...

Тонкости MERGE-запроса в Neo4j

Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня разберем особенности работы оператора MERGE во встроенном SQL-подобном языке запросов Cypher популярной NoSQL-СУБД Neo4j. Чем он отличается от запросов CREATE и MATCH, а также когда этот оператор более всего полезен. Как работает MERGE-запрос в Neo4j Data Scientist’ы и аналитики данных знают,...

Не просто бургеры: архитектура данных в McDonald’s с Apache Kafka

Сегодня заглянем под капот ИТ-инфраструктуры самой знаменитой франшизы быстрого питания. Как устроена унифицированная платформа потоковой обработки событий в McDonald’s на базе облачного полностью управляемого сервиса Apache Kafka в AWS и что гарантирует высокую доступность и надежность решения. Архитектурный дизайн Архитектуры, основанные на событиях, обеспечивают гибкость интеграции, масштабируемость и некоторые возможности...

Инструментарий MLOps c MLflow и DVC: versus или вместе?

Продолжая разбираться с популярными MLOps-инструментами, сегодня рассмотрим, как MLflow реализует управление версиями модели и данных, а также чем это отличается от DVC. Преимущества и недостатки популярных MLOps-инструментов с возможностями их совместного использования. Плюсы и минусы MLflow для MLOps-инженера Концепция MLOps, направленная на сокращение разрыва между различными специалистами, участвующими в процессах...

Безопасная архитектура LakeHouse с Apache Kafka, управляемая метаданными

Сегодня рассмотрим пример построения гибридной архитектуры LakeHouse c Apache Kafka и Snowflake, которая гарантирует высокую масштабируемость и обеспечивает безопасность данных от несанкционированного доступа с помощью маскирования. От пакетного озера данных на AWS S3 к потоковому LakeHouse Будучи высоконадежной распределенной платформой потоковой передачи событий, Apache Kafka часто используется для обработки потока...

ETL с Apache Spark в озере данных на MinIO

При том, что большинство современных озер данных представляют собой облачные объектные хранилища типа AWS S3, многие предприятия хранят данные в собственном кластере HDFS или даже MinIO. Поэтому сегодня специально для обучения дата-инженеров и ИТ-архитекторов рассмотрим, что представляет собой это хранилище и насколько хорошо с ним взаимодействует Apache Spark. Что такое...

Поиск по сайту