Как изменять правила фильтрации данных без перезапуска потокового Flink-приложения: практический пример для разработчиков и дата-инженеров. Чем подход с ключами состояний отличается от широковещательных соединений, каковы достоинства и недостатки этих альтернатив. Фильтрация данных в статике и динамике Практически каждая платформа потоковой передачи событий позволяет использовать фильтрацию операторов для отбора данных согласно...
Сегодня рассмотрим наиболее распространенные в MLOps стратегии развертывания, т.е. подходы к внедрению моделей машинного обучения в производство. Выбор стратегии зависит от бизнес-требований и от контекста применения результатов ML-моделирования. Какие бывают стратегии и как они реализуются: краткий ликбез с примерами для ML-инженеров и MLOps-специалистов. Пакетное прогнозирование и веб-сервисы для MLOps Это...
Недавно мы писали про рекомендательную систему американской медиа-компании Meredith Corporation на основе графовой СУБД Neo4j и алгоритма непересекающихся множеств (Union-Find). Продолжая эту тему в рамках нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим, как построить простой рекомендательный движок с помощью выражений и операторов языка запросов Cypher...
Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka еще полезнее, сегодня разберем, как тестировать распределенные приложения на базе этой платформы потоковой обработки событий. Краткий ликбез для разработчика Kafka Streams и дата-инженера: классы, методы и приемы модульных тестов с примерами. Ликбез по модульному тестированию: что такое mock-объекты Про виды тестирования мы уже...
В этой статье для дата-инженеров и администраторов кластера рассмотрим, как считать данные из распределенной файловой системы Apache Hadoop в MPP-СУБД Greenplum. Архитектура и принцип работы PXF-коннектора к HDFS с примерами команд. Интеграция Greenplum и Hadoop через PXF-коннекторы Мы уже писали, что представляет собой интеграционный фреймворк PXF (Platform Extension Framework), который...
Школа Больших Данных запускает серию митапов по Apache Spark. Первый состоится 20 апреля по теме «Apache Spark за 2 часа - для нетерпеливых». Митап рассчитан на инженеров данных, разработчиков и просто интересующихся: научимся использовать основную абстракцию Spark - датафреймы - за 2 часа. Неплохо немного знать python, но это необязательно. Во время митапа...
Сегодня заглянем под капот Apache Spark и разберем, для чего этому популярному вычислительному движку база метаданных, как ее назначить и что не так с хранилищем данных по умолчанию. Зачем уходить от Apache Derby к Hive и как это сделать: краткий ликбез с примерами для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений....
Продолжая рассматривать примеры для обучения дата-инженеров по построению ETL-конвейеров, сегодня разберем, как перенести данные из облачного объектного хранилища AWS S3 в озеро данных на Hadoop HDFS с помощью готовых процессоров Apache NiFi. Такой кейс актуален для многих предприятий, которым необходимо мигрировать с сервисов Amazon в другие хранилища больших данных. Перенос...
Недавно в Google Dataproc появился бессерверный Apache Spark. Разбираемся, что это такое и зачем нужно дата-инженерам. Как работает serverless Spark в облачной платформе Google и почему выбирать между Dataflow и Dataproc стало еще сложнее. Блеск и нищета Google Dataproc Напомним, Google Dataproc – это облачный Hadoop, который работает аналогично другим...
Запуск Apache Airflow с Kubernetes сегодня стал стандартом де-факто. Однако, при практическом развертывании Airflow с помощью исполнителя Kubernetes и оператора пода в кластере этой платформы оркестрации контейнерных приложений возникает множество препятствий и трудностей. Сегодня рассмотрим, как обойти их с помощью service-mesh проекта с открытым исходным кодом Istio, какие проблемы могут при...
Мы уже рассказывали, что такое реестр схема Apache Kafka и зачем он нужен. Чтобы глубже разобраться с этой темой, важной для обучения разработчиков распределенных приложений и дата-инженеров, сегодня заглянем под капот Schema Registry и разберем работу этого компонента платформы Confluent Apache Kafka с продюсерами и потребителями. Еще раз про реестр...
Поскольку разработка и развертывание ML-систем отличаются от традиционного ПО, о чем мы писали здесь и здесь, процесс тестирования модели машинного обучения тоже имеет свою специфику, которую учитывает концепция MLOps. Читайте далее, что и как тестировать при разработке систем Machine Learning, а также при чем здесь подход Arrange-Act-Assert. MLOps и тестирование...
Продолжая разговор про импортозамещение, сегодня рассмотрим новый продукт от «Аренадата Софтвер» - разработчика широкой линейки российских решений для хранения и аналитики больших данных. Компания адаптирует открытые дистрибутивы Big Data фреймворков к специфике корпоративного использования и предоставляет русскоязычную поддержку 24/7. Что такое Arenadata Postgres, кому и зачем нужен этот продукт, и...
Развивая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим американского медиаконгломерат Meredith Corporation по персонализации пользовательских профилей с помощью графовой СУБД Neo4j и алгоритма непересекающихся множеств (Union-Find). Постановка задачи: сложности идентификации анонимных клиентов Различными контент-продуктами конгломерата Meredith Corporation ежемесячно пользуется более 180 миллионов человек через приложения,...
Недавно мы писали про Yandex Managed Service for Apache Kafka. Продолжая тему импортозамещения, сегодня рассмотрим, как этот и другие полностью управляемые сервисы Яндекса помогли отечественному маркетплейсу KazanExpress построить эффективное BI-решение. Что такое Yandex DataLens и как он способен заменить зарубежные системы бизнес-аналитики типа Tableau с Power BI, а также открытый Apache...
Чтобы на наглядном примере показать, чем Apache NiFi полезен для дата-инженера, сегодня рассмотрим практический кейс построения простого ETL-конвейера. Как собрать данные из разных API, записать их в СУБД и отправить уведомление о результатах с готовыми процессорами NiFi. Постановка задачи: ETL-конвейер тревел-приложения В качестве примера рассмотрим корпоративное приложение для путешественников, которое...
В этой статье для дата-инженеров и аналитиков данных, рассмотрим, что такое широковещательные соединение в Apache Spark SQL, чем оно полезно и как работает на практических примерах. BROADCAST JOIN в SELECT-запросах Spark SQL, а также краткий ликбез по подсказкам или хинтам. Что такое широковещательное соединение в Apache Spark SQL Распределенная природа...
Сегодня разберем опыт австралийской ИТ-компании hipages по построению самообслуживаемого ETL-конвейера с Apache Airflow и Amazon Athena, призванного обеспечить высокое качество данных и облегчить дата-инженерам управление информационными активами. Изящное решение сложных проблем управления данными с примерами SQL-запросов к корпоративному Data Lake на AWS S3. Что не так с монолитной архитектурой платформы данных...
Недавно мы писали про сложности разработки и развертывания ML-систем и способы их решения с помощью концепции MLOps. Продолжая эту тему, важную для обучения специалистов по Data Science, аналитиков и инженеров данных, сегодня рассмотрим основные некоторые преимущества фреймворка MLFlow для создания надежных конвейеров CI/CD в системах машинного обучения. CI/CD в MLOps...
Продвигая наши курсы для дата-инженеров и администраторов кластера Apache NiFi, сегодня рассмотрим, что такое Flow Design System, чем полезен этот подпроект фреймворка потокового сбора и маршрутизации больших данных и как его использовать на практике. Что такое NiFi Flow Design System NiFi Flow Design System (FDS) – это подпроект Apache NiFi,...