Какие инструменты вы используете для работы с большими данными?

Для работы с большими данными использую инструменты из экосистемы Hadoop и связанные с ней технологии.

• Хранение:

  • HDFS (Hadoop Distributed File System) - распределенная файловая система для надежного хранения больших массивов данных на кластере серверов.
  • S3 (Amazon S3, MinIO) - объектное хранилище, часто используется в облачных решениях для резервного копирования или как основное хранилище.
  • Kafka - распределенный брокер сообщений для сбора и обработки потоковых данных в реальном времени.

• Обработка и анализ:

  • Spark - мощный фреймворк для быстрой пакетной и потоковой обработки данных в памяти.
  • Hive - надстройка над Hadoop, предоставляющая SQL-подобный интерфейс для запросов к данным в HDFS.
  • Pig - высокоуровневый язык для анализа больших наборов данных.
  • Flink - фреймворк для обработки неограниченных и ограниченных потоков данных с низкой задержкой.

• Управление ресурсами и планирование:

  • YARN (Yet Another Resource Negotiator) - менеджер ресурсов для Hadoop, управляющий распределением ресурсов между различными приложениями.
  • Airflow / Oozie / Luigi - платформы для оркестрации и планирования рабочих процессов обработки данных.

• Базы данных:

  • HBase - колоночная база данных NoSQL, построенная поверх HDFS, для доступа к данным по ключу с низкой задержкой.
  • Cassandra - децентрализованная NoSQL база данных, предназначенная для обработки больших объемов структурированных и полуструктурированных данных.

Пример простейшей архитектуры для потоковой обработки данных с использованием Kafka и Spark:

# Пример конфигурации Kafka
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://localhost:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=18000

# Пример простого Spark Structured Streaming приложения для чтения из Kafka
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

spark = SparkSession.builder \
    .appName("KafkaSparkStreaming") \
    .getOrCreate()

# Чтение из Kafka
kafka_df = spark \
  .readStream \
  .format("kafka") \
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
  .option("subscribe", "input_topic") \
  .load()

# Преобразование данных (пример: преобразование ключа и значения в строки)
processed_df = kafka_df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")

# Вывод в консоль (или запись в другое место, например, HDFS, базу данных)
query = processed_df \
    .writeStream \
    .outputMode("append") \
    .format("console") \
    .start()

query.awaitTermination()