Distributed-Computing

Если вы когда-нибудь смотрели на Apache Spark и думали: «Это потрясающе, но хотелось бы добавить сюда кое-что ещё», то вам повезло. Сегодня мы погрузимся в искусство создания расширений Spark на Scala — по сути, создания собственных суперспособностей для вашего движка обработки данных. Независимо от того, оптимизируете ли вы под конкретные случаи использования, интегрируете с проприетарными системами или просто создаёте следующего единорога в области больших данных, расширения — ваше секретное оружие....

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....

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....