Как помочь Apache Spark SQL обрабатывать большие датасеты быстрее: 5 простых способов

Продолжая разговор про практическое обучение разработчиков Apache Spark, сегодня рассмотрим пример повышения скорости выполнения SQL-запросов к большому датафрейму. Читайте далее, как определить и исправить асимметрию распределения данных по разделам, зачем добавлять контрольные точки в длинные DAG и в чем здесь опасность, чем хороша широковещательная трансляция, для чего фильтровать данные перед...

Как устранить дубли в датасете: 5 методов для разработчика Apache Spark

На практике каждый аналитик Big Data и Data Scientist часто сталкивается с удалением дублирующихся значений в датасете. Поэтому, чтобы добавить в наши курсы по Apache Spark еще больше полезных примеров, сегодня рассмотрим 5 простых способов решения этой востребованной задачи. Читайте далее, чем distinct() отличается от dropDuplicates(), а reduceByKey() - от...

Зачем вам cURL или как быстро загрузить ответ REST API или HTTP-запроса в Apache Kafka

Дополняя наши курсы по Apache Kafka практическими примерами, сегодня рассмотрим, как загрузить в топик данные из ответа REST API или HTTP-запроса. Читайте далее, что такое cURL и какие команды нужно отправить через эту утилиту, чтобы записать в Kafka сообщения из JSON-файла. REST API, HTTP и сURL Импорт данных из REST...

От пакетов к потокам с Kafka и Flink: аналитика больших данных по пользовательским сеансам в Spotify

Сегодня рассмотрим преимущества потоковой обработки данных с Apache Kafka и Flink над пакетными Big Data технологиями в виде Hadoop, Spark и Oozie. В качестве примера разберем реальный кейс аналитики больших данных по пользовательским сеансам в музыкальном онлайн-сервисе Spotify, а также возможность замены Apache Flink на Spark Structured Streaming. От рекламы...

Можно ли заменить Apache Kafka базой данных и почему не стоит даже пытаться

Однажды мы уже разбирали, способна ли Apache Kafka заменить собой базы данных в мире Big Data. Сегодня рассмотрим обратную постановку этой задачи: можно ли реализовать постоянный обмен сообщениями в стиле Kafka с помощью СУБД. Читайте далее, что общего у Kafka с базой данных, чем они отличаются и почему попытки заменить...

Как повысить отказоустойчивость продюсера Kafka: 5 практик по настройке ТОП-10 конфигураций

В этой статье поговорим про практическое обучение Apache Kafka и рассмотрим, как сделать продюсеров еще более отказоустойчивыми, чтобы улучшить общую надежность всей Big Data системы. Читайте далее про наиболее важные конфигурации продюсеров Kafka и эффективные рекомендации по их настройке. 10 самых важных параметров продюсера Apache Kafka Из множества конфигурационных параметров...

15 советов по работе с DAG в Apache AirFlow: лучшие практики дата-инженера

Практическое обучение дата-инженеров – это не просто курсы по основам Big Data, а полезные рекомендации с реальными примерами. Поэтому сегодня рассмотрим, как работать с DAG в Apache AirFlow еще эффективнее с помощью параметров конфигурации, плагинов, меток, шаблонов, переменных и еще 10 различных инструментов. 15 лучших практики для DAG в Apache...

ОЗУ, Kafka и Logstash для решения IOPS-проблемы в кластере Apache NiFi

В рамках обучения дата-инженеров, сегодня рассмотрим проблему роста числа операций ввода-вывода в секунду (IOPS) при обработке большого количества данных в потоках Apache NiFi и способы ее решения. Читайте далее, как перемещение репозиториев NiFi с жесткого диска в оперативную память снижает IOPS, а также зачем при этом в Big Data систему...

Cloudera Manager и еще 7 инструментов администратора для мониторинга Kafka-кластера

Обновляя наши курсы для администраторов Apache Kafka, в этой статье разберем полезные средства, которые помогут вам следить за состоянием кластера, чтобы вовремя заметить существующие и предупредить возможные проблемы. Читайте далее, как отследить снижение производительности всей Big Data системы и сбои на отдельных брокерах с помощью дэшбордов в различных инструментах администрирования....

Как упростить работу с DWH и Data Lake: DBT + Apache Spark в AWS

Сегодня рассмотрим, что такое Data Build Tool, как этот ETL-инструмент связан с корпоративным хранилищем и озером данных, а также чем полезен дата-инженеру. В качестве практического примера разберем кейс подключения DBT к Apache Spark, чтобы преобразовать данные в таблице Spark SQL на Amazon Glue со схемой поверх набора файлов в AWS...

Поиск по сайту