UDF в Apache Hive: создание, регистрация и эксплуатация

Сегодня в рамках обучения дата-аналитиков и разработчиков распределенных приложений, рассмотрим, что такое пользовательские функции в Apache Hive, как их создать и использовать. А также в чем проблема вызова UDF-функции, зарегистрированной в Hive, из Impala и при чем здесь Sentry. Простые и сложные UDF в Apache Hive Пользовательские функции в Hive...

Управление состояниями в Apache Flink: краткий ликбез

Что такое состояния в приложениях Apache Flink, каких видов они бывают, как ими управлять и зачем это нужно: основы разработки stateful-заданий и API DataStream. Чем состояние с ключом отличается от оператора состояния и почему первый чаще используется на практике. Состояния в Apache Flink Apache Flink поддерживает как stateful-, так и...

Базовые DDL-операции в Apache Hive: основы NoSQL Big Data для начинающих

В прошлый раз мы говорили про DML-операции в Hive. Сегодня поговорим про DDL-операции в этой распределённой Big Data платформе. Также рассмотрим применение этих операций к объектам, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про особенности работы DDL-операции в Hive. DDL-операции в СУБД Apache Hive DDL-операции (Data Definition Language, Язык Определения Данных)...

Знай свое место: локальность данных в Apache Spark

В рамках обучения разработчиков Spark-приложений и дата-инженеров, сегодня рассмотрим, что такое локальность данных и как это влияет на производительность заданий. А также разберем, где в UI Apache Spark посмотреть нахождение данных для распределенных вычислений и какие параметры конфигурации следует настроить, чтобы повысить скорость их выполнения. Что такое локальность данных в...

Миллиарды сообщений в секунду: микросервисная ML-система на Apache Kafka и DynamoDB

В этой статье разберем кейс бразильской фудтех-компании Ifood по реализации микросервисной ML-системы на Apache Kafka и serverless NoSQL-СУБД DynamoDB с пропускной способностью миллиарды сообщений в секунду. Сложности масштабирования микросервисов и оперативное чтение данных из Feature Store с помощью библиотеки Sarama – Go-клиента для Apache Kafka. Проблема микросервисов при множестве обращений...

Визуализация графов в Neo4j и исследование кибербезопасности с GraphKer

Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня поговорим про визуализацию графов в NoSQL-СУБД Neo4j. А также рассмотрим, как с помощью GraphKer получить визуальное отображение графа данных о информационной безопасности: уязвимости, атаки и прочие нарушения cybersecurity. ТОП-5 способов визуализации графов в Neo4j Поскольку люди лучше воспринимают визуальную информацию, инструменты...

Управление зависимостями между конвейерами данных в Apache Airflow и Prefect

Дополняя наши курсы для дата-инженеров по Apache AirFlow полезными примерами, сегодня поговорим про сложности управления зависимыми конвейерами данных в этом batch-оркестраторе. Как решить проблемы связанных DAG’ов в AirFlow и в альтернативном фреймворке Prefect. Все сложно: управление зависимыми DAG в Apache Airflow Apache AirFlow считается одним из самых популярных инструментов современной...

Базовые DML-операции в Apache Hive: основы NoSQL Big Data для начинающих

В прошлый раз мы говорили про индексы в Hive. Сегодня поговорим про DML-операции в этой распределённой Big Data платформе. Также рассмотрим применение этих операций к данным, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про DML-операции в Hive и их особенности.   DML-операции в СУБД Apache Hive  DML-операции (Data Manipulation Language) -...

Бессерверный парсинг веб-сайтов на Apache NiFi и OpenFaaS с Selenium

Сегодня разберемся с serverless-технологиями и рассмотрим, как самостоятельно создать и интегрировать бессерверный парсер Selenium с Apache Nifi. Краткий ликбез по OpenFaaS, Selenium и Chromium, а также преимущества serverless-технологий и пример вызова функции сбора данных с веб-страницы на Python. Введение: serverless, OpenFaaS и Selenium с Chromium Serverless-стратегия организации платформенных облачных услуг,...

Дыра в Apache Log4j: опасность для Hadoop, Spark, Kafka, Neo4j и других технологий Big Data

В начале декабря 2021 года мир ИТ взволновала новость о критической уязвимости CVE-2021-44228 в библиотеке Apache Log4j. Разбираемся, что это такое и чем опасно для систем хранения и аналитики больших данных на Apache Hadoop, Kafka, Spark, Elasticsearch и Neo4j. Критическая уязвимость в библиотеке Apache Log4j: чем опасна CVE-2021-44228 9 декабря...

Поиск по сайту