Как работает Join в Apache Spark SQL: краткий ликбез для начинающих

Развивая наши новые курсы по Apache Spark, сегодня мы рассмотрим Join-операции в SQL-модуле этого популярного фреймворка для аналитики больших данных. Читайте далее, чем отличаются разные Join-соединения друг от друга, как они реализуются в Spark SQL, какие существуют механизмы для их выполнения и от чего зависит выбор того или иного способа...

Насколько ты знаешь Apache Spark: открытый тест на знание популярного Big Data фреймворка

Обучение Apache Spark, Kafka, Hadoop и прочим технологиям Big Data – это не только курсы, теоретические статьи и практические задания, но и проверка полученных знаний. Поэтому сегодня мы предлагаем вам открытый интерактивный тест по основам Спарк для начинающих. Проверьте, насколько хорошо вы знакомы с особенностями администрирования и эксплуатации этого популярного...

Конвейрезируй это: как построить ML-pipeline в Apache Spark MLLib

Сегодня поговорим про особенности построения конвейеров машинного обучения в Apache Spark. Читайте далее, как Spark MLLib реализует идеи MLOps, что такое трансформеры и оценщики, из чего еще состоит Machine Learning pipeline, как он работает с кодом на Scala, Java, Python и R, а также каковы условия практического использования методов fit(),...

10 вопросов на знание основ Big Data: открытый интерактивный тест для начинающих

Чтобы сделать самостоятельное обучение технологиям Big Data по статьям нашего блога еще более интересным, сегодня мы предлагаем вам простой интерактивный тест по основам больших данных, включая администрирование кластеров, инженерию конвейеров и архитектуру, а также Data Science и Machine Learning.   Тест по основам больших данных для новичков В продолжение темы,...

Как оптимизировать запрос в Apache Spark SQL: Predicate Pushdown vs Projection Pushdown

Продолжая разбирать практические особенности аналитики больших данных с Apache Spark, сегодня рассмотрим возможности оптимизации SQL-запросов в этом Big Data фреймворке с помощью механизмов предикатного и проекционного сжатия. Читайте далее про реализацию Predicate Pushdown и Projection Pushdown в Apache Spark 3, а также их связь с форматами Parquet и AVRO.  ...

Зачем вам Feature Store или что не так с микросервисами в ML-системах

Сегодня рассмотрим, когда микросервисные архитектуры не подходят для систем машинного обучения и какие технологии Big Data следует использовать в этом случае. В этой статье мы расскажем, что такое Feature Store, как это хранилище признаков для моделей Machine Learning повышает эффективность MLOps-процессов и сокращает цикл разработки ML-систем, а также при чем...

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...

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