MapReduce: алгоритм обработки больших данных // Демо-занятие курса DataOps Engineer
Подробно разберем универсальный алгоритм, с помощью которого обрабатываются большие данные на распределённых системах без общего хранилища (Hadoop, Spark). Поговорим об «узких местах» и потенциальных операционных проблемах. Посмотрим, как это выглядит на практике в Яндекс.Облаке
«DataOps Engineer» -
Преподаватель: Александра Чащина - с 2018 года специализируется на больших данных , работает со стриминговой обработкой (Kafka), а также внедряет практики DataOps (Gitlab CI/CD, Kubernetes, Liquibase, Airflow)
Подключайтесь к обсуждению в чате -
Пройдите опрос по итогам мероприятия -
Следите за новостями проекта:
- Telegram:
- ВКонтакте:
- LinkedIn:
- Хабр:
1 view
59
9
3 weeks ago 00:46:56 1
Как мы считали трафик на Вертике / Николай Голов (Avito)
1 month ago 00:11:03 1
41 - You Should Be Using Spark, Not MapReduce | Systems Design Interview 0 to 1 With Ex-Google SWE
1 month ago 00:09:19 1
39 - WTF is MapReduce?? [Batch Processing] | Systems Design Interview 0 to 1 with Ex-Google SWE
3 months ago 01:32:28 16
MapReduce: алгоритм обработки больших данных // Демо-занятие курса «DataOps Engineer»