Comparing Apache Flink and Spark for Modern Stream Data Processing
The ability to harness and act upon data in real time has become a critical differentiator, enabling everything from personalized customer experiences to optimized supply chain management. Traditional batch-oriented approaches to ETL (Extract, Transform, Load) and its variants, ELT and Reverse ETL, struggle to keep up, highlighting their limitations and the need for more agile and scalable solutio
Spark UDF — Deep insights in performance
Nikhilesh Nukala — Consultant (Data Engineering), Yuhao Zhu — Advanced Analytics Consultant, Guilherme Braccialli — Principal Data Engineer, Tom Goldenberg- Jr Principal (Data Engineering), QuantumBlack This blog will demonstrate a performance benchmark in Apache Spark between Scala UDF, PySpark UDF and PySpark Pandas UDF.At QuantumBlack, we often deal with multiple terabytes of data to drive adva
Apache Sparkとは何か - Qiita
使い始めて3年くらい経ちますが、改めて振り返ってみます。 こちらの記事を書いたりしていますが復習も大事なわけで。 2024/4/12に翔泳社よりApache Spark徹底入門を出版します！ その他のDatabricksコアコンポーネントの記事はこちらです。 Apache Sparkプロジェクトの歴史 SparkはDatabricksの創始者たちがUC Berkeleyにいるときに誕生しました。Sparkプロジェクトは2009年にスタートし、2010年にオープンソース化され、2013年にApacheにコードが寄贈されApache Sparkになりました。Apache Sparkのコードの75%以上がDatabricksの従業員の手によって書かれており、他の企業に比べて10倍以上の貢献をし続けています。Apache Sparkは、多数のマシンにまたがって並列でコードを実行するための、洗練され
Project Nessie, Apache Iceberg, and Apache Spark Using Docker
In today’s modern data lakes, you work with a separation of data and metadata with open table formats like Apache Iceberg giving you vastly improved query performance, the ability to time-travel, evolve your table’s partitions/schema, and much more. Open table formats rely on metadata catalogs to track where the metadata lives so engines can access the tables using these formats. Tools like AWS Gl
Apache Sparkの概要 - Qiita
はじめに Apache Sparkはデータの高速な処理能力や、汎用性の高さから、昨今ではクラウドのPaaS型のデータ処理エンジンに搭載されるようになってきた。たとえばAzureのサービスでは従来からAzure HDInsightにPure 100% OSSのSparkが以前から搭載されている。Azure DatabricksはSparkのクラスター管理を大幅にクラウド側に寄せ、Notebookやジョブのインターフェース等を提供する形態も出てきて多くのユーザーに利用されているようである。また、2019年のMicrosoft Igniteで発表されたAzure Synapse Analyticsは従来のAzure SQL Data Warehouseに、Sparkエンジンを搭載してオンデマンドクエリ機能を提供するとの事。さらには、Azure Data Factory内にMapping Data
Kubernetes上のSpark：YuniKornによるギャングスケジューリング
by WeiWei Yang, Wilfred Spiegelenburg, Kinga Marton この記事は、2022/5/5に公開された「Spark on Kubernetes – Gang Scheduling with YuniKorn」の翻訳です。 Apache YuniKorn (Incubating) は 0.10.0 をリリースしました。(リリースはこちら) 今回のリリースでは、「Gang Scheduling (ギャングスケジューリング)」と呼ばれる新機能が利用できるようになりました。ギャングスケジューリング機能を活用することで、Kubernetes 上の Spark ジョブのスケジューリングがより効率的になります。 Apache YuniKorn (Incubating) とは何か Apache YuniKorn (Incubating) は、Kubernetes
Kubernetes上のApache Spark：Apache YuniKorn (Incubating) の仕組み
by Sunil Govindan, WeiWei Yang, Wangda Tan, Wilfred Spiegelenburg この記事は、2020/10/14に公開された「Apache Spark on Kubernetes: How Apache YuniKorn (Incubating) helps」の翻訳です。 背景 Apache Spark に K8s を選ぶべき理由 Apache Spark によって、バッチ処理、リアルタイム処理、ストリーム解析、機械学習、インタラクティブクエリを1つのプラットフォームに統合できます。Apache Spark は、多様なユースケースをサポートするために多くの機能を提供する一方で、クラスタ管理者にとっては、さらなる複雑さをもたらし、高いメンテナンスコストにつながる面もあります。Spark がワンプラットフォームとして力を発揮するために、基盤と
更新できるデータレイクを作る 〜Apache Hudiを用いたユーザデータ基盤の刷新〜 - Gunosy Tech Blog
広告技術部のUT@mocyutoです。 こちらの記事はGunosy Advent Calendar 2021の4日目の記事です。 昨日は内田さんの その設定、pyproject.tomlに全部書けます - Gunosyデータ分析ブログ でした 今回はApache Hudiを用いたユーザデータ基盤の刷新を紹介します。 背景 仕組み 課題 対応策 データの持ち方を変える Apache Hudiとは 構成 Glue + PySpark Athenaによる抽出 移行し終えて 背景 Gunosyの広告システムではユーザに対して最適な広告を届けるために、接触済みのユーザに対して何度も同じ広告を出さないようにする仕組みを提供しています。 例えば、すでにある広告Aをクリックしたユーザには広告Aは再度配信しないのような設定です。 仕組み この仕組みを実現するためには以下のようなアーキテクチャになっていました
Spark on k8s を EKS 上で動かす - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに DRE Team の hyamamoto です． 皆さん，Spark は利用されていますか？ Gunosy では Digdag + Athena によるデータ整形が増えてきており，徐々に Spark の利用は減ってきています． 思い返すと，昨年入社後の OJT も Spark から Digdag + Athena への書き換えタスクでした． 一方で，決して多くはないものの，この構成ではカバーし切れない処理もあり，そういったものに関しては Spark を用いています． 話は少し飛びますが，DRE Team では Digdag や派生するバッチ処理を実行するための Kubernetes Cluster を EKS 上に構成しています． また，一部のタスクは Kubernetes の Job として Digdag から投げることで，リソースをスケールさせつつ様々な処理が可能となっていま
小さなファイルが大きな問題を引き起こす
原文: https://blog.cloudera.com/blog/2019/05/small-files-big-foils-addressing-the-associated-metadata-and-application-challenges/ 著者: Shashank Naik, Bhagya Gummalla 訳注: 本稿は2019/5/9に公開されたブログ記事の翻訳です。 「スモール・ファイル」はApache Hadoopの世界では一般的な課題であり、注意して扱わないと、いくつかの複雑な問題を引き起こす可能性があります。Apache Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）は、テラバイトからペタバイトの範囲にわたる、大きなデータセットを格納して処理するために開発されました。しかしHDFSはスモール・ファイルを効率的に格納しないため、スモール・ファイルによってNameNo
Getting Started with PySpark for Big Data Analytics, using Jupyter Notebooks and Docker
An updated version of this popular post is published in Towards Data Science: Getting Started with Data Analytics using Jupyter Notebooks, PySpark, and Docker IntroductionThere is little question, big data analytics, data science, artificial intelligence (AI), and machine learning (ML), a subcategory of AI, have all experienced a tremendous surge in popularity over the last few years. Behind the h
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Apache Spark : A comparative overview of UDF, pandas-UDF and arrow-optimized UDF
https://github.com/developer-advocacy-dremio/quick-guides-from-dremio/blob/main/icebergminiodremio.md
Introducing the Apache Iceberg Catalog Migration Tool | Dremio
PySpark SQL expr() (Expression) Function
Datadog on Data Engineering Pipelines: Apache Spark at Scale
Exploring Apache Iceberg with Spark
How to Profile PySpark
Spark+AI Summit 2019 セッションハイライト (Spark Meetup Tokyo #1 - Spark+AI Summit 2019)
20190314 PGStrom Arrow_Fdw
