Пользователь
Apache Kafka is a distributed event-streaming platform designed to handle real-time data feeds. It allows applications to publish, process, and subscribe to streams of data in a highly scalable, fault-tolerant manner.
Установка Apache Spark займет немного времени и позволит изучить этот инструмент еще глубже прямо на своем компьютере!
Рассмотрены разделы теории для прохождения блока технический собеседований на позицию Data Engineer по архитектуре и функционалу Apache Spark.
Apache Spark — это фреймворк для обработки и анализа данных, который позволяет выполнять операции на вычислительных кластерах и поддерживает несколько языков программирования: Scala, Java, Python, R и SQL.
В статье рассмотрим основные понятия для понимания обработки данных на Spark, разберем функционал его компонентов и сформируем DataFrame разными способами.
Как не грабить память, не пытать диск, не мучать кластер. Или делать все это всего одним запросом на Impala к Hadoop.
Среди задач аналитиков данных, в рамках которых необходимо иметь дело с большими объемами однотипных данных, выделяются задачи построения витрин данных, автоматизации процессов сбора и обработки данных. Многие аналитики используют различные реляционные базы данных, в таблицах которых хранятся огромные объемы информации, агрегация и доступ к которым может занимать долгое время, поэтому правильное составление и оптимизация запросов к этим таблицам становится критически необходимым фактором для работы аналитиков, инженеров данных и data scientist.
