От Apache Hive к Iceberg и Spark: модернизация озера данных в Airbnb

Рассмотрим, как дата-инженеры Airbnb делятся своим опытом перевода корпоративного Data Lake на Apache HDFS в облачное объектное хранилище AWS S3. Почему пришлось переводить аналитические нагрузки...

Мониторинг Machine Learning в production: полезные советы и MLOps-инструменты

Специально для обучения ML-разработчиков сегодня разберем проблемы развертывания моделей Machine Learning в производстве и способы их решения с помощью MLOps-инструментов. А также поговорим про дрейф...

Оптимизация аналитических рабочих нагрузок в транзакционных системах с Data Mesh

Чтобы добавить в наши курсы для ИТ-архитекторов и дата-инженеров еще больше полезных материалов, сегодня рассмотрим, как модернизировать аналитические рабочие нагрузки в транзакционных системах с помощью...

Как ускорить чтение из JDBC-источников для Apache Spark: 3 метода

Сегодня разберем тему, важную для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных Spark-приложений. Почему чтение данных из реляционных баз в Apache Spark может быть медленным и как...

Потоковый CEP и CDC с Apache Flink SQL: JDBC-коннектор от GetIndata

Мы уже писали про поиск сложных событий при их потоковой обработке средствами Apache Flink. Продолжая эту важную для обучения дата-инженеров тему, сегодня рассмотрим, как CDC-коннектор...

Сине-зеленое развертывание ETL-процессов с группами задач Apache AirFlow

В этой статье для обучения дата-инженеров рассмотрим, как крупнейший медиа-банк Storyblocks добился обновления данных в корпоративном хранилище без простоев с помощью DevOps-идеи сине-зеленого развертывания и...

Знакомство с aiokafka: асинхронный Python-клиент для Apache Kafka

Мы уже писали о Python-клиентах Apache Kafka, которые позволяют разрабатывать приложения потоковой передачи события, используя популярный Python вместо сложных языков Java и Scala. Сегодня познакомимся...

Тонкости потоковой обработки данных в Apache Spark: проблемы Structured Streaming

Сегодня рассмотрим важную тему для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных Spark-приложений. Как устроена потоковая обработка данных в Apache Spark Structured Streaming, зачем нужны водяные знаки...

Под капотом Process Mining: графовая аналитика для анализа бизнес-процессов

Сегодня рассмотрим тему анализа и оптимизации бизнес-процессов средствами графовой аналитики больших данных. Как устроены информационные системы класса Process Mining, где еще применяются эти идеи и другие приложения...

Безопасность архитектуры данных: проблемы Data Mesh и их решения

Data Mesh воплощает децентрализованный подход к построению распределенной архитектуры данных. При всех достоинствах этой модели, которая совмещает потоковую и пакетную парадигмы обработки данных, она еще...

Поиск по сайту