Разработка плагинов Apache Hadoop с использованием Java: Путешествие разработчика в джунгли больших данных

Разработка плагинов Apache Hadoop с использованием Java: Путешествие разработчика в джунгли больших данных

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....

September 8, 2025 · 4 min · 750 words · Maxim Zhirnov

Apache Beam vs Apache Spark: The Ultimate Showdown for Batch and Stream Processing

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....

August 10, 2025 · 11 min · 2225 words · Maxim Zhirnov

Apache Beam против Apache Spark: Окончательное решение для пакетной и потоковой обработки

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»....

August 10, 2025 · 6 min · 1079 words · Maxim Zhirnov
Taming the Data Tsunami: Building Big Data Systems That Don't Make You Cry

Taming the Data Tsunami: Building Big Data Systems That Don't Make You Cry

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....

June 9, 2025 · 3 min · 594 words · Maxim Zhirnov
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....

June 9, 2025 · 3 min · 589 words · Maxim Zhirnov