Big Data

Когда речь заходит об обработке больших объёмов данных, NoSQL базы данных часто становятся оптимальным решением. В этой сфере есть два популярных конкурента: Apache HBase и Google Cloud Bigtable. Оба предназначены для обработки больших рабочих нагрузок, но имеют существенные различия, которые делают их подходящими для разных случаев использования. Давайте рассмотрим детали и выясним, какой из них может быть наилучшим выбором для вашего следующего проекта по работе с большими данными. Модель обработки данных...

When it comes to the world of big data, two names often come to mind: Apache Hadoop and Apache Spark. These giants in the field of distributed computing have been the go-to solutions for handling massive datasets, but they are as different as night and day. In this article, we’ll delve into the nitty-gritty of each, comparing their architectures, use cases, and the unique benefits they bring to the table....

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....

When it comes to the world of real-time data processing, two names often come to the forefront: Apache Storm and Apache Flink. Both are battle-tested frameworks, but they approach the challenge of stream processing from different angles. In this article, we’ll delve into the intricacies of each, comparing their processing models, fault tolerance, time handling, ease of use, and more. So, buckle up and let’s dive into the ultimate stream processing showdown....

Когда речь заходит о мире обработки данных в реальном времени, часто на первый план выходят два имени: Apache Storm и Apache Flink. Оба фреймворка проверены временем, но они подходят к задаче потоковой обработки с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим тонкости каждого из них, сравнивая их модели обработки, отказоустойчивость, управление временем, простоту использования и многое другое. Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся в окончательное противостояние потоковой обработки. Модель обработки Модель обработки — это то, где фреймворк обработки потоков действительно раскрывается....