Пошук по тегу #Big Data
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…
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…
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…
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…
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…
При розгортанні додатків Apache Spark на кластері YARN, ключовим аспектом є правильне використання властивостей spark.yarn.secondary.jars та spark.yarn.dist.jars. Ці властивості визначають, які JAR-файли повинні бути доступні на робочих вузлах YARN для успішного виконання додатків Spark. Хоча…
Використання будь-яких матеріалів, розміщених на сайті, дозволяється лише за умови обов'язкового гіперпосилання на сторінку voz.city, на якій розміщений матеріал.
