Разработка распределенных систем хранения данных на HBase: Основы архитектуры и использования

Разработка распределенных систем хранения данных на HBase: Основы архитектуры и использования

Если вы когда-либо пытались хранить петабайты данных в традиционной базе данных и видели, как ваш сервер страдает в углу, вы, вероятно, задумывались об HBase. Это открытый NoSQL супергерой, построенный на базе Hadoop, предназначенный для обработки огромных наборов данных с грацией ниндзя распределённых систем. Позвольте мне рассказать вам всё, что вам нужно знать о построении масштабируемых систем хранения данных с помощью HBase. Что такое HBase и почему это важно? HBase — это столбцовая, распределённая NoSQL база данных, которая работает поверх файловой системы Hadoop (HDFS)....

30 ноября 2025 14:00 · 5 минут · 999 слов · Maxim Zhirnov
Разработка плагинов Apache Hadoop с использованием Java: Путешествие разработчика в джунгли больших данных

Разработка плагинов Apache Hadoop с использованием Java: Путешествие разработчика в джунгли больших данных

Если вы когда-нибудь задумывались, каково это — укротить дикого зверя по имени Apache Hadoop, создавая собственные плагины, вас ждёт настоящее приключение. Представьте Hadoop как надёжного, но иногда своенравного друга, который способен справиться с огромными объёмами работы, но для этого ему нужны очень конкретные инструкции. Сегодня мы погрузимся в искусство разработки плагинов для Hadoop на Java, и поверьте, это увлекательнее, чем смотреть, как краска сохнет на стойке сервера. Подготовка: понимание архитектуры плагинов Hadoop Прежде чем мы начнём орудовать клавиатурами Java как цифровыми самурайскими мечами, давайте разберёмся, с чем имеем дело....

8 сентября 2025 14:01 · 4 минуты · 750 слов · Maxim Zhirnov

Apache Beam против Apache Spark: Окончательное решение для пакетной и потоковой обработки

Представьте: вы стоите в отделе больших данных своего любимого магазина техники (да, это вполне реально в моём воображении) и выбираете между двумя блестящими фреймворками, которые обещают решить все ваши проблемы с обработкой данных. В левом углу — Apache Spark — чемпион тяжёлого веса, который демонстрирует свои возможности обработки данных в памяти с 2014 года. В правом углу — Apache Beam — новый дипломатический игрок с 2016 года, который ладит со всеми и обещает «напиши один раз, запускай где угодно»....

10 августа 2025 14:01 · 6 минут · 1079 слов · Maxim Zhirnov
Укрощение цунами данных: Создание систем больших данных, которые не заставят вас плакать

Укрощение цунами данных: Создание систем больших данных, которые не заставят вас плакать

Представьте себе: вы пытаетесь пить из пожарного шланга, сидя на механическом быке. Именно так ощущается обработка больших данных без Hadoop. Давайте построим систему, которая превратит это родео в гладкий поток идей ☕. Я покажу вам, как укрощать Hadoop, как цифровому ковбою, с примерами кода и секретными настройками. HDFS: Хранилище ваших данных, как гаражная группа Каждой великой группе нужен гараж для репетиций. Встречайте Hadoop Distributed File System (HDFS) — самое надёжное (хотя и немного хаотичное) хранилище данных....

9 июня 2025 14:01 · 3 минуты · 589 слов · Maxim Zhirnov
Apache HBase против Apache Cassandra: Решающая битва за большие данные

Apache HBase против Apache Cassandra: Решающая битва за большие данные

Когда речь заходит об обработке больших объёмов данных, часто вспоминают два имени: Apache HBase и Apache Cassandra. Обе представляют собой базы данных NoSQL, разработанные для работы с огромными массивами данных, но они подходят к этой задаче с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим особенности каждой из них, сравним их архитектуры, производительность, сценарии использования и многое другое, чтобы помочь вам решить, какая из них лучше всего подходит для ваших потребностей в области больших данных....

11 ноября 2024 10:00 · 3 минуты · 433 слова · Maxim Zhirnov