В последнее время в мире Big Data все меньше можно услышать новостей про Apache Hadoop. Сегодня рассмотрим, почему мифы о смерти Хадуп – это всего лишь мифы и как будет развиваться эта мощная экосистема хранения и обработки больших данных в будущем. Читайте в нашей статье про слияния и поглощения ведущих...
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является перспективным направлением Data Science и Big Data. Сегодня мы расскажем вам о применении методов NLP в PySpark. В этой статье вы узнаете об обычной токенизации и на основе регулярных выражений, стоп-словах русского и английского языков, а также о N-граммах в PySpark. Токенизация...
Сегодня поговорим про сохранение состояний при потоковой обработке больших данных с помощью Apache Spark и рассмотрим особенности Structured Streaming в новой версии этого популярного Big Data фреймворка. Читайте далее про Stateless и Stateful приложений в реальном времени, управление состояниями, связь DStream с RDD и UI в Spark Structured Streaming. Состояния в...
Мы уже писали, что такое Kafka Connect и как этот инструмент обеспечивает потоковую передачу данных между Apache Kafka и другими системами на примере интеграции с Elasticsearch. Сегодня рассмотрим новый коннектор, который позволяет загружать данные из топиков Apache Kafka в платформу удаленного мониторинга работоспособности мобильных и веб-приложений New Relic через гибкий REST API....
Продолжая разговор про практическое применение Apache Kafka на примере организации рекомендательной системы Twitter, сегодня мы рассмотрим, как с помощью Kafka Streams был разработан конвейер сбора и агрегации данных для машинного обучения (Machine Learning). Читайте в нашей статье про особенности объединения больших данных через LeftJoin и InnerJoin в Apache Kafka Streams. Архитектура приложения...
Недавно мы рассказывали про преимущества event-streaming архитектуры с помощью Apache Kafka на примере The New York Times. В продолжение этой темы Apache Kafka, сегодня поговорим про использование этой Big Data платформы в Twitter для построения конвейера потоковой регистрации событий в рекомендательной системе на базе алгоритмов машинного обучения (Machine Learning). Как...
Вчера мы рассказывали про нововведения в Apache Spark 3.0 и упомянули про улучшения в SparkR. Сегодня рассмотрим, почему в новой версии фреймворка вызов пользовательских функций стал быстрее в 40 раз и какие еще проблемы работы с R были решены в этом релизе. Что не так со SparkR: десериализация и особенности...
Чтобы сделать наши курсы по Spark еще более интересными и добавить в них самые актуальные тренды, сегодня мы расскажем о новом релизе этого Big Data фреймворка. Читайте далее, что нового в Apache Spark 3.0 и почему Spark SQL стал еще лучше. 10 лет в Big Data или немного истории В...
В прошлый раз мы говорили о решении задачи классификации в рамках Machine Learning с помощью PySpark MLlib. Сегодня рассмотрим задачу регрессии. Читайте далее: что такое линейная регрессия, L1 и L2 регуляризация, алгоритм подбора значений гиперпараметров Grid Search, а также применение кросс-валидации в PySpark. Датасет с домами на продажу Обучать модель...
Apache NiFi – это простая и мощная система для обработки и распределения больших данных в потоковом режиме, которая отлично справляется с огромными объемами и скоростями, оперируя с сотнями гигабайт и даже терабайтами информации. Однако, на практике при работе с этой Big Data платформой можно столкнуться с проблемой ввода-вывода (IOPS, Input-Output...