Big Data

If you’ve ever wondered what it feels like to tame the wild beast that is Apache Hadoop while crafting your own custom plugins, you’re in for quite the adventure. Think of Hadoop as that reliable but occasionally temperamental friend who can handle massive workloads but needs very specific instructions to do so. Today, we’re going to dive deep into the art of developing Hadoop plugins with Java, and trust me, it’s more exciting than watching paint dry on a server rack....

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....

Picture this: you’re standing in the big data aisle of your favorite tech store (yes, that’s totally a thing in my imagination), and you’re faced with two shiny frameworks promising to solve all your data processing woes. In the left corner, we have Apache Spark - the heavyweight champion that’s been flexing its in-memory muscles since 2014. In the right corner, Apache Beam - the diplomatic newcomer from 2016 that plays nice with everyone and promises “write once, run anywhere....

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»....

Picture this: you’re trying to drink from a firehose while riding a mechanical bull. That’s what processing big data feels like without Hadoop. Let’s build a system that turns this rodeo into a smooth espresso shot of insights ☕. I’ll show you how to wrangle Hadoop like a digital cowboy, complete with code samples and secret sauce configurations. HDFS: Your Data’s Garage Band Storage Every great band needs a garage to practice in....