Как спроектировать идеальный Big Data Pipeline: 5 главных качеств конвейера обработки больших данных с примерами

В этой статье разберем ключевые характеристики идеального конвейера обработки больших данных. Читайте далее, чем отличается Big Data Pipeline, а также какие приемы и технологии помогут инженеру данных спроектировать и реализовать его наиболее эффективным образом. В качестве практического примера рассмотрим кейс британской компании кибербезопасности Panaseer, которой удалось в 10 раз сократить...

5 советов по потоковой аналитике больших данных с Apache Kafka и Spark Streaming

В продолжение вчерашнего материала про потоковую аналитику больших данных с Apache Kafka и Spark, сегодня рассмотрим особенности совместного использования этих технологий Big Data. В этой статье мы собрали для вас 5 лучших практик эффективного применения Apache Kafka и Spark Streaming для разработки распределенных приложений аналитики больших данных в режиме реального...

Как построить ML-pipeline на Qlik Replicate, Apache Kafka и других технологиях Big Data: архитектура real-time аналитики больших данных

Сегодня поговорим про ETL-процессы в мире Big Data на примере построения непрерывного конвейера поставки больших данных о транзакциях для сервисов машинного обучения. Читайте далее, из чего состоит типичная архитектура такой системы на базе Apache Kafka, Spark, HBase и Hive, а также почему большинство ETL-инструментов не подходят для потоковой передачи событий...

Apache Kafka и прочая Big Data для железнодорожников: кейс Deutsche Bahn

Чтобы добавить в наш новый курс по Apache Kafka для разработчиков еще больше практических примеров, сегодня мы приготовили для вас кейс немецкой железнодорожной компании Deutsche Bahn AG. Читайте далее, почему приложения Kafka Streams заменили Apache Storm и как крупнейшая транспортная компания Германии построила собственную информационную платформу на базе Apache Kafka,...

Что такое GraphQL и как это использовать в разработке приложений Apache Kafka

В рамках продвижения нашего нового курса Apache Kafka для разработчиков недавно мы рассматривали RESTful API к этой Big Data платформе потоковой обработки событий на примере Confluent REST Proxy. Сегодня разберем альтернативу REST-интерфейсам в виде GraphQL и применимости этой технологии к разработке распределенных Kafka-приложений. Что такое GraphQL и чем он лучше...

Чем хорош REST Proxy для Apache Kafka и что с ним не так: ключевые достоинства и недостатки RESTful API от Confluent

Продолжая разбираться с Confluent REST Proxy для Apache Kafka, сегодня рассмотрим основные достоинства и недостатки этого RESTful API. Читайте далее, что Confluent REST Proxy позволяет делать с Apache Kafka и что ограничивает его взаимодействие с самой популярной Big Data платформой потоковой обработки событий.   6 главных преимуществ RESTful API к...

Что такое REST Proxy к Apache Kafka: разбираемся с RESTful API от Confluent

В этой статье разберем, что такое Confluent REST Proxy для Apache Kafka, как работает этот RESTful API, каким образом он связан с облачным сервисом этой популярной Big Data платформой потоковой обработки событий, а также при чем здесь Schema Registry. Основы Confluent REST Proxy для Apache Kafka Широко известная в области...

Как удаленному сервису достучаться к Apache Kafka по HTTP: REST API

Сегодня поговорим про обучение Apache Kafka и рассмотрим сценарии применения HTTP и RESTful протоколов в этой Big Data платформе потоковой обработки событий. Читайте далее, чем парадигма request-response отличается от event streaming processing, как связаны REST и HTTP, каковые преимущества RESTful API и где это используется на практике для обработки и...

5 лучших практик работы с кэшем в Apache Spark SQL

Продолжая рассказывать про курсы Apache Spark для разработчиков на практических примерах, сегодня рассмотрим, как кэширование данных позволяет оптимизировать распределенные вычисления в этом Big Data фреймворке. Читайте далее, как ускорить выполнение запросов в Spark SQL, чем отличаются функции cache() и persist(), из чего состоит план запроса и каковы альтернативы кэшированию данных...

Как перейти от Python к PySpark: ТОП-10 рекомендаций по настройке Spark-заданий

Говоря про обучение Apache Spark для разработчиков, сегодня мы рассмотрим, как быстро конвертировать Python-скрипты в задания PySpark и какие конфигурационные параметры при этом нужно настроить, чтобы эффективно использовать все возможности распределенных вычислений над большими данными (Big Data). Читайте далее, чем отличаются датафреймы в Pandas и Apache Spark, для чего нужны...

Поиск по сайту