W Apache Spark/PySpark posługujemy się abstrakcjami, a faktyczne przetwarzanie dokonywane jest dopiero gdy chcemy zmaterializować wynik operacji. Do dyspozycji mamy szereg bibliotek, którymi możemy łączyć się z różnymi bazami i systemami plików. W tym artykule dowiesz się jak połączyć dane z MySQL i MongoDB, a następnie zapisać je w Apache Cassandra.
Czytaj dalej PySpark ETL z MySQL i MongoDB do CassandraKategoria: Big Data
Jak działa Apache Kafka?
5 sposobów na lokalne środowisko Apache Spark
Apache Spark to jedna z najpopularniejszych platform do rozproszonego przetwarzania i analizy danych. Choć kojarzona jest farmą serwerów, Hadoop’em i technologiami chmurowymi, z powodzeniem możesz odpalić ją na swojej maszynie. W tym wpisie dowiesz się kilku sposobów na konfiguracje deweloperskiego środowiska Apache Spark.
Czytaj dalej 5 sposobów na lokalne środowisko Apache SparkJak zacząć z Apache Spark i Cassandra
Apache Cassandra to specyficzna baza danych. Skaluje się (uwaga) liniowo. Ma to swoją cenę: specyficzne modelowanie tabel, konfigurowalna spójność i ograniczona analityka. Apple wykonuje miliony operacji na sekundę na ponad 160 tys. instancjach Cassandry. Gromadzi przy tym ponad 100 PB danych. Ograniczoną analitykę można „wyleczyć” wykorzystując Apache Spark i connector od DataStax i o tym jest ten wpis.
Czytaj dalej Jak zacząć z Apache Spark i Cassandra7 Powodów Dla Których Potrzebujesz Kolejki
MinIO – Big Data bez Hadoop/HDFS?
MinIO to rozproszony storage implementujący API AWS S3. Można go wdrożyć na środowiskach on-premises. Jest przygotowany pod Kubernetes. Stanowi ciekawą alternatywę dla środowisk opartych o HDFS i resztę ekosystemu Hadoop. W końcu Kubernetes staje się coraz ciekawszą alternatywą YARN-a dla Apache Spark. W tym wpisie zapoznamy się z lokalnie postawionym MinIO na docker-compose i wykonamy kilka operacji w Sparku.
Czytaj dalej MinIO – Big Data bez Hadoop/HDFS?Jak działa MapReduce?
Była mowa o HDFS. Teraz zajmiemy się tematem rozproszonego przetwarzania danych za pomocą MapReduce.
Prosty mechanizm, który zabezpieczy Ci kolektor logów np. Logstash
Planując system bierzemy pod uwagę ewentualne awarie (Design for Failure). W przypadku agregacji logów, oprócz rozwiązań typu Elasticsearch czy Splunk, korzystamy również z kolejek np. Apache Kafka. Działa w klastrze, pełni rolę bufora i pozwala na zastosowanie wielu konsumentów typu Logstash lub Fluentd. Czasami jednak zapominamy o zabezpieczeniu kolektora, który zasila kolejkę. W tym wpisie dowiesz się jak użyć keepalived, by zapewnić failover.
Czytaj dalej Prosty mechanizm, który zabezpieczy Ci kolektor logów np. LogstashPo co rozpraszać storage? Krótko o HDFS.
Po co rozpraszać storage? Dlaczego nie wystarczy nam macierz? Krótko o HDFS.
Koalas, czyli PySpark w przebraniu Pandas
Jednym z podstawowych narzędzi Data Scientist jest Pandas. Niestety nadmiar danych może znacznie utrudnić nam zabawę. Dlatego powstało Koalas. Biblioteka umożliwiająca korzystanie z Apache Spark w taki sposób, jakbyśmy robili to za pomocą Pandas.
Czytaj dalej Koalas, czyli PySpark w przebraniu Pandas