Школа Больших Данных теперь и в Telegram, присоединяйтесь!

Чтобы еще быстрее рассказывать вам свежие новости мира больших данных, а также информировать о наших курсах, акциях, статьях и прочих интересных событиях, мы запустили Telegram-канал https://t.me/BigDataSchool_ru. Подписывайтесь и получайте самые интересную и полезную информацию о технологиях Big Data, Machine Learning, Data Science, узнавайте особенности разработки распределенных приложений и администрирования кластеров...

От контекста до драйвера: что под капотом Spark-приложения

Поскольку наши курсы по Apache Spark предполагают практическое обучение с глубоким погружением в особенности разработки и настройки распределенных приложений, сегодня рассмотрим, как именно выполняются кластерные вычисления в рамках этого Big Data фреймворка. Читайте далее, из чего состоит архитектура Spark-приложения, как связаны SparkContext и SparkConf, а также зачем ограничивать размер драйвера...

5 преимуществ разделения пакетов в Apache AirFlow 2.0 или как создать свой провайдер с блэкджеком и хуками

Чтобы добавить в наши обновленные авторские курсы для дата-инженеров по Apache AirFlow еще больше интересного, сегодня продолжим разбирать полезные дополнения релиза 2.0 и поговорим, почему разделение фреймворка на пакеты делает его еще удобнее. Также рассмотрим практический пример создания общедоступного провайдера из локального Python-пакета с собственными операторами, хуками и прочими компонентами....

5 часов новых знаний и профессионального опыта от 11 экспертов: первая клиентская конференция Arenadata

Ровно через неделю, в четверг 15 апреля, с 10:00 до 15:00 МСК наш партнер компания Arenadata, разработчик отечественных решений для обработки и хранения больших данных, проводит первую клиентскую конференцию Big Data Universe #1. С докладами выступят ТОП-менеджеры и технические специалисты самой Arenadata, которые расскажут об особенностях практического применения платформы и...

3 новинки для DAG в Apache AirFlow 2.0

В поддержку наших полностью обновленных авторских курсов для инженеров данных по Apache AirFlow, сегодня рассмотрим новые способы определения DAG, которые были добавлены в релизе 2.0. Читайте далее, что под капотом TaskFlow API, как поместить задачи в TaskGroup, чем dag_policy отличается от task_policy и почему все это упрощает работу инженера Big...

Тонкости интеграции Apache Kafka с Pinot для аналитики больших данных в реальном времени

Продолжая вчерашний разговор про потоковую аналитику больших данных на Apache Kafka и Pinot, сегодня рассмотрим особенности интеграции этих систем. Читайте далее, как входные данные Kafka разделяются, реплицируются и индексируются в Pinot, каким образом выполняется обработка данных через распределенные SQL-запросы. Также разберем, почему управление памятью серверов Pinot, потребляющих данные из Kafka,...

Микросервисная real-time аналитика больших данных: потоковый OLAP на Apache Kafka, Pinot, Debezium и CDC

В этой статье разберем несколько популярных сценариев потоковой аналитики больших данных на Kafka, CDC-платформе Debezium и быстром OLAP-хранилище Apache Pinot. Читайте далее, почему все эти Big Data технологии отлично подходят для консолидации и интеграции данных из разных источников в реальном времени, включая аналитический аудит изменений, отслеживание событий в распределенном домене...

7 важных функций, которых еще нет в новой Apache Kafka без Zookeeper

Вчера мы упоминали, как долгожданный KIP-500, реализованный в марте 2021 года, позволяет не только отказаться от Zookeeper в кластере Apache Kafka, но и снимает ограничение числа разделов, чтобы масштабировать брокеры практически до бесконечности. Однако, не все так просто: читайте далее, какие важные функции еще не поддерживаются в этом экспериментальном режиме...

Сколько разделов вам нужно и при чем здесь KIP-500: разбираемся с партиционированием в Apache Kafka

Сегодня рассмотрим важную практическую задачу из курсов Kafka для разработчиков и администраторов кластера – разделение топиков по брокерам. Читайте далее, как пропускная способность всей Big Data системы зависит от числа разделов, коэффициента репликации и ответного ack-параметра, а также при чем здесь KIP-500, позволяющий отказаться от Zookeeper. Что такое партиционирование в...

Зачем нужны коммитеры S3A: решаем проблемы совместимости Amazon S3 с Hadoop HDFS

В поддержку курса Hadoop для инженеров данных сегодня разберем, в чем проблема безопасной отправки заданий и файлов в облачное хранилище Amazon S3 и как ее решить. Читайте далее, почему AWS S3 не дает гарантий согласованности как HDFS, из-за чего S3Guard не обеспечивает транзакционность и как настроить коммиттеры S3A для Spark...

Как Spark-приложению выполнять миллионы операций в секунду с данными в AWS S3

Чтобы сделать курсы Hadoop и Spark для инженеров данных еще более интересными, сегодня мы рассмотрим кейс фудтех-компании iFood - лидера рынка доставки еды в странах Латинской Америки. Читайте далее, в чем проблема быстрых операций со множеством файлов в облачном хранилище Amazon S3 и как ее решить с помощью префиксов корзины...

Как сэкономить на AWS со Spark и Kubernetes: спотовые узлы и готовые платформы

Продолжая разговор про оптимизацию приложений Apache Spark в Kubernetes, сегодня разберем, как сократить расходы на облачный кластер с помощью спотовых узлов. А в качестве практического примера рассмотрим кейс компании Weather2020, дата-инженеры которой смогли всего за 3 недели развернуть террабайтные ETL-конвейеры в AWS с AirFlow и Spark на Kubernetes без глубокой...

Оптимизация Apache Spark на Kubernetes: 4 способа ускорить контейнеризованные приложения

Недавно мы рассказывали об особенностях запуска приложений Apache Spark в кластере Kubernetes с учетом новшеств релиза 3.1.1, где с этого варианта развертывания снят экспериментальный режим. В дополнение к ранее рассмотренным способам оптимизации Спарк-приложений, сегодня разберем, как инженеру Big Data ускорить их при запуске на платформе K8s. Как ускорить Spark-приложения на...

Возвращение к истокам: когда версия сообщества предпочтительнее коммерческого продукта – кейс миграции Apache Hadoop

Сегодня рассмотрим особенности ухода с коммерческого дистрибутива Hadoop к версии сообщества на примере американской рекламной платформы Outbrain. Читайте далее, зачем дата-инженеры компании приняли такое решение, почему им не подошли альтернативы от MapR, Cloudera и Google Cloud Platform (DataProc), как проходила миграция на Apache Hadoop и что получилось в итоге. Предыстория:...

Как достичь дзена CAP-теоремы в распределенных микросервисах или eventual consistency с Apache Kafka Streams

Продолжая включать интересные практические примеры в наши курсы Apache Kafka для разработчиков, сегодня поговорим о согласованности в распределенных системах с высокой доступностью. Читайте далее, что такое eventual consistency, почему это важно для микросервисной архитектуры, при чем здесь ограничения CAP-теоремы и как решить проблемы обеспечения конечной согласованности с Kafka Streams.  ...

Как построить свой OAuth с аутентификацией и авторизацией для Kafka: кейс BlackRock

Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka еще более полезными, сегодня мы поговорим про базовые и расширенные возможности обеспечения информационной безопасности этой Big Data платформы. А в качестве практического примера разберем кейс международной финтех-компании BlackRock, которая разработала собственное security-решение для Kafka на базе протокола OAuth и серверов единого доступа KeyCloak....

Премиум-коннектор в люксовый enterprise: интеграция Apache Kafka с Oracle Database

В феврале 2021 года разработчики корпоративной версии Apache Kafka с коммерческой поддержкой, компания Confluent, выпустили премиум-коннектор к Oracle – одной из главных реляционных баз данных мира enterprise. Разбираемся, кому и зачем это нужно, а также как устроена такая интеграция SQL-СУБД и потоковой аналитики Big Data с применением CDC-подхода. Реляционный монолит...

Основные операции СУБД MongoDB: основы NoSQL Big Data для начинающих

В этой статье мы поговорим про основные базовые операции в МонгоДБ. Также рассмотрим применение этих операций к данным, хранящимся в этой СУБД на практических примерах. Читайте далее про базовые CRUD-операции в MongoDB и их особенности. Основные операции СУБД MongoDB Прежде всего отметим, что MongoDB - это документно-ориентированная (данные хранятся в...

7 функций общей доступности Kubernetes в Apache Spark 3.1.1: мартовский релиз 2021

Вчера мы упоминали, что с марта 2021 года в версии Apache Spark 3.1.1 с развертывания на Kubernetes снят экспериментальный режим, внесено множество улучшений для стабильной работы контейниризованных приложений и добавлены другие полезные обновления. Читайте далее, почему развертывание Spark на Kubernetes стало еще проще, как реализуется плавное завершение работы узла без...

3 достоинства и пара недостатков Apache Spark на Kubernetes

С учетом тренда на контейнеризацию при разработке и развертывании любых технологий, в т.ч. Big Data, сегодня рассмотрим плюсы и минусы совместного использования Apache Spark с Kubernetes. Читайте далее, как отправить Спарк-задание в кластер Кубернетес и почему это сэкономит затраты на вашу инфраструктуру аналитики больших данных, не повысив производительность отдельных приложений,...