On en collecte de plus en plus tous les jours, elles représentent les clés de compréhension du client. Comment peut on les gérer ? quelles sont les approches les plus efficaces pour la collecter? quels sont les processus les plus fiables pour les exploiter ?
Nowadays insert data into a datawarehouse in big data architecture is a synonym of Spark. However this is not your only option. Lingxiao give us some clue about why choising Kafka Streams over Spark streaming.
Il y a quelque temps, j’ai découvert Apache NiFi, et en tant qu’ingénieur Big Data, je l’ai immédiatement trouvé très attractif. En effet, cet outil permet de travailler sur la donnée avec une grande facilité.
Dans cette suite d’article, nous allons voir ensemble l’architecture détaillée du Framework Apache Spark, comprendre les différentes briques qui forment le Framework et voir comment on peut déployer et exécuter des traitements Spark avec les différents clusters manager.
Nous allons commencer dans cet article par l’architecture du Framework et comprendre comment fonctionne les traitements sur ce Framework.
Si vous travaillez comme moi dans un environnement mêlant data engineers, data scientists et data analysts et que le choix de votre plateforme s’est porté sur la plateforme cloud de Google, il y a fort à parier que vous ayez accès à beaucoup de données sous BigQuery.
Pour le salon Big Data 2017, j’ai décidé cette année d’assister aux conférences payantes, en espérant y voir plus de choses techniques. Bien m’en a pris, ce sont celles qui m’ont le plus intéressé. J’y ai découvert un tout jeune top projet Apache, Apache Beam, un modèle de programmation qui permet aux développeurs de créer des pipelines de traitement de la donnée sans se soucier du moteur d’exécution.
L’article précédent traitait du concept de partition en Spark et des méthodes permettant de re-partitionner ses données. Mais pour quoi faire ?
Si vous développez en Spark, vous vous êtes déjà rendu compte que certains de vos algorithmes, qui semblent pourtant si simples, prennent énormément de temps à s’exécuter, sans savoir pourquoi. Ce peut être dû à un problème de partitionnement.
Regardons ensemble les difficultés que vous pouvez rencontrer dans vos programmes ainsi que des techniques pour les résoudre.
