Пошук по тегу #Big Data

Пошук по тегу #Big Data

Порівняння DBFS та об’ємів Databricks: архітектурні відмінності та переваги

DBFS (Databricks File System) та об’єми Databricks є двома ключовими концепціями, які використовуються в середовищі Databricks для роботи з даними. Хоча обидва ці інструменти використовуються для зберігання та роботи з даними, вони мають свої власні…

6 Березня 2024 в 01:25
Розподіл даних у Spark: переміщення в межах одного вузла робітника

Apache Spark є однією з найпопулярніших технологій для обробки великих обсягів даних, завдяки своїй швидкості та масштабованості. У Spark існують різні механізми для оптимізації обробки даних, включаючи розподіл даних або “shuffle”. У цій статті ми…

5 Березня 2024 в 19:55
Перетворення структури даних з ключ-значення на табличний формат у PySpark

Робота з великими обсягами даних часто вимагає гнучкості у представленні та обробці даних. Однією з типових задач є перетворення даних, організованих за принципом ключ-значення, у табличну структуру. Це особливо актуально при роботі з розподіленими системами…

3 Березня 2024 в 17:11
Особливості випуску подій у Flink Interval Joins з великими вікнами

Flink – це потужний інструмент для обробки потокових даних, який забезпечує можливість виконання різних операцій над потоковими даними, включаючи з’єднання (joins). Одним із типів з’єднань є інтервальне з’єднання (Interval Joins), яке дозволяє об’єднувати елементи двох…

3 Березня 2024 в 15:43
Оптимізація збору даних з Salesforce за допомогою REST API

Збір великих обсягів даних з різних джерел стає все більш важливим для компаній, які прагнуть покращити свої аналітичні можливості та розширити можливості машинного навчання. Однак, коли мова йде про збір 50 мільйонів записів через REST…

3 Березня 2024 в 12:51