Prędzej czy później programista dowiaduje się o istotności logowania w swojej aplikacji. Najlepiej podejść do tematu w sposób “leniwy” tj. minimum wysiłku, maksimum efektów ?. Elasticsearch i Kibana bardzo w tym pomagają. 16.01.2020 przedstawiłem swoje doświadczenia z tym związane na meetup-ie Warszawskiej Grupy .NET .
Czytaj dalej „Keep Calm And Serilog Elasticsearch Kibana on .NET Core – 132. Spotkanie WG.NET”Kategoria: Big Data
Kto najlepiej ćwierka? Podstawy Graphframes + Tweepy
Słyszałeś/aś o Apache Graphframes? Teoria grafów to nie tylko ich własności, ale i algorytmy. Przekształcenie danych do modelu grafowego umożliwia zastosowanie niektórych z nich. W tym wpisie pobierzemy dane “followersów” z Twittera i wykonamy parę prostych algorytmów w Graphframes w PySparku.
Czytaj dalej „Kto najlepiej ćwierka? Podstawy Graphframes + Tweepy”Obliczanie prędkości w Apache Spark – GPS komunikacji miejskiej
W poprzednim poście utworzyliśmy strumień danych lokalizacji pojazdów komunikacji miejskiej na jednym z topiców w Apache Kafka. Teraz dorwiemy się do tego strumienia z poziomu Apache Spark, zapiszemy trochę danych na HDFS i zobaczymy czy da się coś z nimi zrobić.
Czytaj dalej „Obliczanie prędkości w Apache Spark – GPS komunikacji miejskiej”Apache Airflow + Kafka – Zbieramy dane GPS komunikacji miejskiej
Dziś przyjrzymy się narzędziu, jakim jest Apache Airflow. Spróbujemy użyć dwóch operatorów i zasilić kafkę danymi z API. Przy okazji rozpoczynam taki “mini projekcik”. Nie wiem jak Tobie, ale najlepiej poznaję różne technologie poprzez praktykę.
Czytaj dalej „Apache Airflow + Kafka – Zbieramy dane GPS komunikacji miejskiej”Problem małych plików w HDFS
Korzystanie z HDFS bardzo przypomina korzystanie ze zwykłego systemu plików z użyciem terminala. Grupy, uprawnienia, pliki, foldery itp. Bawiąc się kolejnymi technologiami Big Data można zapomnieć się i potraktować HDFS jak zwykły dysk.
Czytaj dalej „Problem małych plików w HDFS”Skąd brać dane? 11 źródeł (w tym polskie)
Bawiąc się różnymi bibliotekami, frameworkami itp. potrzebujemy danych. Możemy takie wygenerować, ale efekt nie będzie ten sam. Dane pochodzące z rzeczywistego źródła lepiej oddają różnorodność (jedna z V z której składa się Big Data). Są też po prostu ciekawsze, trudniejsze i mogą być związane naszymi zainteresowaniami (np. triathlon)
Czytaj dalej „Skąd brać dane? 11 źródeł (w tym polskie)”Półtora miliarda haseł w Spark – część 3 – partycjonowanie danych
Do tej pory operacje na zbiorze maili i haseł zaspokajały naszą ciekawość. Teraz wytworzymy wartość biznesową wykorzystując partycjonowanie danych. Na pewno wolelibyśmy uniknąć sytuacji w której ktoś korzystający z naszego systemu używa hasła które wyciekło.
Czytaj dalej „Półtora miliarda haseł w Spark – część 3 – partycjonowanie danych”Półtora miliarda haseł w Spark – część 2 – formaty danych
W poprzedniej części, po przygotowaniu danych w Apache Spark-u i zapisaniu ich w formacie Parquet, widać było sporą poprawę w czasie wykonania zapytań. Czy było to konieczne? Jakie są inne formaty danych i który wypada korzystniej? Przekonajmy się.
Czytaj dalej „Półtora miliarda haseł w Spark – część 2 – formaty danych”Półtora miliarda haseł w Spark – część 1 – czyszczenie
Tym razem do piaskownicy wkracza Apache Spark. Zajmiemy się prostym, ale pokaźnym zbiorem maili i haseł z różnych wycieków danych. W tym przykładzie będę używał DataFrames w Spark 2.0. Środowisko na którym działałem to HDInsight na Azure.
Czytaj dalej „Półtora miliarda haseł w Spark – część 1 – czyszczenie”Cebula ma warstwy. Data Lake ma warstwy
W poprzednim wpisie wyjaśniłem na szybko co to Data Lake. Teraz dowiesz się z jakich warstw się składa i co się pod nimi kryje.
Czytaj dalej „Cebula ma warstwy. Data Lake ma warstwy”