Дата инженеры — люди, без которых аналитики уснут до окончания запроса к БД, а дата сайентисты захлебнутся в данных. Пришло время рассказать окружающим и самим себе, зачем и как мы работаем.
К сожалению, чуть ли не единственная специализированная конференция для дата-аналитиков и дата-инженеров в Питере в этом году отменилась, но мы в Wrike Tech Club решили дольго не грустить и устроить ламповый уютный митап с классными спикерами.
Читать полностью »
Привет! Меня зовут Николай Ижиков, я работаю в компании «Сбербанк Технологии» в команде развития Open Source решений. За плечами 15 лет коммерческой разработки на Java. Я коммитер Apache Ignite и контрибьютор Apache Kafka.
Под катом вас ожидает видео и текстовая версия моего доклада на Apache Ignite Meetup о том, как использовать Apache Ignite вместе с Apache Spark и какие возможности мы для этого реализовали.
Пару месяцев назад я начала изучать Spark, и в какой-то момент столкнулась с проблемой сохранения вычислений Structured Streaming в базе данных Cassandra.
В данном посте я привожу простой пример создания и использования Cassandra Sink для Spark Structured Streaming. Я надеюсь, что пост будет полезен тем, кто недавно начал работать со Spark Structured Streaming и задается вопросом, как выгружать результаты вычислений в базу данных.
Идея приложения очень проста — получить и распарсить сообщения из кафки, выполнить простые трансформации в спарке и сохранить результаты в кассандре.
Читать полностью »
Всем привет. В качестве введения, хочется рассказать, как я дошел до жизни такой.
До того как встретиться с Big Data и Spark, в частности, мне довелось много и часто оптимизировать SQL запросы, сначала для MSSQL, потом для Oracle, и вот теперь я столкнулся со SparkSQL.
И если для СУБД уже существует множество хороших книг, описывающих методологию и «ручки», которые можно покрутить для получения оптимального плана запроса, то для Spark такого рода книг я не встречал. На глаза попадались больше статьи и наборы практик, причем больше относящиеся к работе через RDD/Dataset API, а не чистому SQL. Для меня одной из эталонных книг на тему оптимизации SQL является книга Дж. Льюис «Oracle. Основы стоимостной оптимизации». Что-то подобное по глубине проработки я и искал. Почему предметом исследования стал именно SparkSQL, а не API, лежащий в основе? Тут интерес был вызван особенностями проекта, над которым я работаю.
Привет! В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O.
Добрый день! Меня зовут Алексей Булавин, я представляю центр компетенций Сбертеха по Big Data. Представители бизнеса, владельцы продуктов и аналитики часто задают мне вопросы по одной и той же теме — матчинг. Что это такое? Зачем и как его делать? Особенно популярен вопрос «Почему он может не получиться?» В этой статье я постараюсь на них ответить.
Всем привет! Новый год, новый Spark, новый Moscow Spark! Мы стартуем новый сезон нашего замечательного мероприятия 19 апреля на Мансарде Rambler&Co. Фреймворк не стоит на месте и мы тоже, в этот раз представим новый сайт сообщества и опробуем формат со звездой из-за рубежа.
Читать полностью »
Существует миф, что банки — это очень закостенелые структуры, в которых нет места эксперименту. Чтобы опровергнуть этот миф, мы провели небольшое интервью с Валерием Выборновым — начальником отдела разработки лабораторного кластера супермассивов в Сбербанк-Технологиях. У себя в команде они не боятся пользоваться всей мощью Scala, Akka, Hadoop, Spark, и даже пишут прототипы на Rust.
Здравствуйте, уважаемые читатели!
Мы вполне убедились в мегапопулярности глубокого обучения (Deep Learning) на языке Python в нашей целевой аудитории. Теперь предлагаем поговорить о высшей лиге глубокого обучения — то есть, о решении этих задач на языке Java при помощи библиотеки Deeplearning4j. Мы перевели для вас июньскую статью из блога компании Cloudera, где в интереснейших подробностях рассказано о специфике этой библиотеки и о глубоком обучении в Hadoop и Spark.
Приятного чтения.
Читать полностью »
Всем привет! Мы долго готовились, искали крутых докладчиков и, наконец, анонсируем Moscow Spark #3, который состоится 16 ноября на Мансарде Rambler&Co! Предыдущий митап собрал почти 250 человек, и мы рассчитываем, что сможем собрать не меньше в этот раз. Ключевой темой этого мероприятия станет Spark Streaming, актуальная и очень интересная часть фреймворка Apache Spark.
Читать полностью »
