Big Data

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....

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....

When it comes to handling the behemoths of big data, two names often come to mind: Apache HBase and Apache Cassandra. Both are NoSQL databases designed to tackle massive amounts of data, but they approach the task from different angles. In this article, we’ll delve into the intricacies of each, comparing their architectures, performance, use cases, and more, to help you decide which one is the best fit for your big data needs....

Когда речь заходит об обработке больших объёмов данных, часто вспоминают два имени: Apache HBase и Apache Cassandra. Обе представляют собой базы данных NoSQL, разработанные для работы с огромными массивами данных, но они подходят к этой задаче с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим особенности каждой из них, сравним их архитектуры, производительность, сценарии использования и многое другое, чтобы помочь вам решить, какая из них лучше всего подходит для ваших потребностей в области больших данных....