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
Упрощенная потоковая передача данных: Укрощение потока данных с помощью NiFi и Kafka

Упрощенная потоковая передача данных: Укрощение потока данных с помощью NiFi и Kafka

Представьте: вы пытаетесь пить из пожарного шланга с данными и одновременно жонглировать белками. Именно так выглядит современный инжиниринг данных без подходящих инструментов. Давайте заменим этот хаос на элегантную систему обработки данных с помощью Apache NiFi и Kafka Connect. К концу этого руководства вы будете работать с данными как профессионал (без следов гаечного ключа на клавиатуре). Создание вашей станции для работы с данными Сначала настроим наш инструментарий с помощью Docker: version: '3....

8 июня 2025 14:00 · 2 минуты · 410 слов · Maxim Zhirnov
Apache Airflow против Prefect: дилемма оркестратора

Apache Airflow против Prefect: дилемма оркестратора

Представьте себе управление оркестром, где половина музыкантов играет Бетховена, а другие пытаются исполнить «Macarena». Вот так и ваш конвейер данных без должного управления. Давайте рассмотрим двух «маэстро» — Apache Airflow и Prefect, чтобы понять, какое решение позволит вашим данным звучать в гармонии. Подготовка сцены: основные реализации Симфония «Hello World» от Airflow from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime default_args = { 'owner': 'mozart', 'retries': 3 } with DAG('classical_music', start_date=datetime(2025, 6, 4), schedule_interval='@daily') as dag: tune = BashOperator( task_id='play_requiem', bash_command='echo "The show must go flow!...

4 июня 2025 14:01 · 3 минуты · 513 слов · Maxim Zhirnov
Разборка потоковой обработки: Apache Flink против. Луч Апача

Разборка потоковой обработки: Apache Flink против. Луч Апача

Большие споры: как выбрать подходящего чемпиона по потоковой обработке Представьте, что два профессиональных спортсмена борются за ваше внимание: Flink — спринтер, оптимизированный для чистой скорости, Beam — бегун на длинные дистанции с непревзойдённой выносливостью. Кто заслуживает вашей команды? Давайте разберёмся. Основные принципы: Flink против Beam Разницу между этими фреймворками можно свести к их основополагающим принципам: Аспект Apache Flink Apache Beam История создания Создан для решения задач в реальном времени Разработан для универсальной адаптации Выполнение Оптимизировано под время выполнения, имеет собственный движок Переносимый раннер, выбирает движок Лучше всего подходит Принятие решений за наносекунды, строгие соглашения об уровне обслуживания (SLA) Разработка конвейеров для новых движков Секретное оружие Flink?...

25 марта 2025 14:00 · 4 минуты · 736 слов · Maxim Zhirnov