Data Processing

Введение в потоковую обработку данных Потоковая обработка данных — важный компонент современных приложений, управляемых данными, который обеспечивает аналитику и принятие решений в режиме реального времени. Два известных фреймворка в этой области — Apache Beam и Apache Flink. Оба предлагают мощные инструменты для обработки больших потоков данных, но существенно различаются по своим подходам, функциям и вариантам использования. В этой статье мы погрузимся в мир потоковой обработки и сравним эти два фреймворка, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий для вашего проекта....

Введение в Apache Beam Когда речь заходит об обработке больших объёмов данных, будь то пакетный или потоковый режим, Apache Beam выделяется как универсальный и мощный инструмент. Apache Beam — это открытая программная платформа, которая позволяет легко разрабатывать и выполнять конвейеры обработки данных, поддерживающие как пакетные, так и потоковые данные. В этой статье мы углубимся в мир потоковой обработки данных с помощью Apache Beam, и я проведу вас через процесс создания потокового конвейера ETL (Extract, Transform, Load)....

Когда дело доходит до написания алгоритмов обработки данных, эффективность — это не просто удобство, а необходимость. Представьте, что вы пытаетесь отсортировать миллион записей с помощью пузырьковой сортировки — это всё равно что пытаться найти иголку в стоге сена с завязанными глазами и быть атакованным роем пчёл. Неприятно. Понимание алгоритмической эффективности Алгоритмическая эффективность заключается в том, насколько хорошо алгоритм использует вычислительные ресурсы, такие как время и пространство. Это похоже на производительность в инженерии, где цель состоит в том, чтобы минимизировать использование ресурсов без ущерба для выполняемой задачи....

Когда речь заходит о мире потоковой передачи данных в реальном времени, часто на первый план выходят два имени: Apache Kafka и Amazon Kinesis. Оба являются мощными инструментами, но они удовлетворяют разные потребности и предлагают уникальные преимущества. В этой статье мы рассмотрим основные особенности этих двух платформ, чтобы помочь вам выбрать ту, которая идеально подойдёт для ваших потребностей в потоковой передаче данных. Основные цели и сходства Apache Kafka и Amazon Kinesis предназначены для обработки больших объёмов данных в режиме реального времени, обеспечивая высокую пропускную способность, низкую задержку и отказоустойчивость при потоковой передаче 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....