Big Data

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....

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....

Когда речь заходит об обработке больших объёмов данных, NoSQL базы данных часто становятся оптимальным решением. В этой сфере есть два популярных конкурента: Apache HBase и Google Cloud Bigtable. Оба предназначены для обработки больших рабочих нагрузок, но имеют существенные различия, которые делают их подходящими для разных случаев использования. Давайте рассмотрим детали и выясним, какой из них может быть наилучшим выбором для вашего следующего проекта по работе с большими данными. Модель обработки данных...

Когда речь заходит о мире больших данных, часто вспоминают два имени: Apache Hadoop и Apache Spark. Эти гиганты в области распределённых вычислений стали основным решением для обработки огромных наборов данных. Однако они отличаются друг от друга, как день и ночь. В этой статье мы рассмотрим особенности каждого из них, сравним их архитектуры, варианты использования и уникальные преимущества. Hadoop-экосистема Apache Hadoop — ветеран мира больших данных. Он разработан Apache Software Foundation для работы с огромными объёмами данных путём распределения обработки между кластером узлов....

Когда речь заходит о мире обработки данных в реальном времени, часто на первый план выходят два имени: Apache Storm и Apache Flink. Оба фреймворка проверены временем, но они подходят к задаче потоковой обработки с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим тонкости каждого из них, сравнивая их модели обработки, отказоустойчивость, управление временем, простоту использования и многое другое. Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся в окончательное противостояние потоковой обработки. Модель обработки Модель обработки — это то, где фреймворк обработки потоков действительно раскрывается....