Информация о mmdbiz
Информация о mmdbizМы профессиональная команда, которая на рынке работает уже более 2 лет и специализируемся исключительно на лучших продуктах.
У нас лучший товар, который вы когда-либо пробовали!
Наши контакты:
Telegram:
E-mail:
stuffmen@protonmail.com
ВНИМАНИЕ!!! В Телеграмм переходить только по ссылке, в поиске много Фейков!
Внимание! Роскомнадзор заблокировал Telegram ! Как обойти блокировку:
http://telegra.ph/Kak-obojti-blokirovku-Telegram-04-13-15
Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате — наверняка кому-то он будет полезен. Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: Отдельное внимание окажем теме машинного обучения. Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья — о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce. Термин Big Data появился сравнительно недавно. Google Trends показывает начало активного роста употребления словосочетания начиная с года ссылка:. При этом уже сейчас термин не использует только ленивый. Особенно часто не по делу термин используют маркетологи. Так что же такое Big Data на самом деле? Раз уж я решил системно изложить и освятить вопрос — необходимо определиться с понятием. В этом цикле статей я буду придерживаться определения с wikipedia:. Таким образом под Big Data я буду понимать не какой-то конкретный объём данных и даже не сами данные, а методы их обработки, которые позволяют распредёлено обрабатывать информацию. Эти методы можно применить как к огромным массивам данных таким как содержание всех страниц в интернете , так и к маленьким таким как содержимое этой статьи. Приведу несколько примеров того, что может быть источником данных, для которых необходимы методы работы с большими данными:. Количество источников данных стремительно растёт, а значит технологии их обработки становятся всё более востребованными. Исходя из определения Big Data , можно сформулировать основные принципы работы с такими данными:. Поскольку данных может быть сколь угодно много — любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных — в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать. Принцип горизонтальной масштабируемости подразумевает, что машин в кластере может быть много. Например, Hadoop-кластер Yahoo имеет более машин по этой ссылке можно посмотреть размеры кластера в разных организациях. Это означает, что часть этих машин будет гарантированно выходить из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких сбоев и переживать их без каких-либо значимых последствий. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом — расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных — по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним. Все современные средства работы с большими данными так или иначе следуют этим трём принципам. Для того, чтобы им следовать — необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных. Один из самых классических методов я разберу в сегодняшней статье. Про MapReduce на хабре уже писали раз , два , три , но раз уж цикл статей претендует на системное изложение вопросов Big Data — без MapReduce в первой статье не обойтись J. MapReduce — это модель распределенной обработки данных, предложенная компанией Google для обработки больших объёмов данных на компьютерных кластерах. MapReduce неплохо иллюстрируется следующей картинкой взято по ссылке:. MapReduce предполагает, что данные организованы в виде некоторых записей. Обработка данных происходит в 3 стадии:. На этой стадии данные предобрабатываются при помощи функции map , которую определяет пользователь. Работа этой стадии заключается в предобработке и фильтрации данных. Работа очень похожа на операцию map в функциональных языках программирования — пользовательская функция применяется к каждой входной записи. Функция map примененная к одной входной записи и выдаёт множество пар ключ-значение. Множество — то есть может выдать только одну запись, может не выдать ничего, а может выдать несколько пар ключ-значение. Что будет находится в ключе и в значении — решать пользователю, но ключ — очень важная вещь, так как данные с одним ключом в будущем попадут в один экземпляр функции reduce. Проходит незаметно для пользователя. В дальнейшем эти корзины послужат входом для reduce. Множество всех значений, возвращённых функцией reduce , является финальным результатом MapReduce-задачи. Пункты позволяют выполнить принцип горизонтальной масштабируемости. Это означает, что MapReduce плохо применим, когда ответ требуется очень быстро. Начнём с классической задачи — Word Count. Задача формулируется следующим образом: Задача — для каждого слова, хотя бы один раз встречающегося в корпусе, посчитать суммарное количество раз, которое оно встретилось в корпусе. Раз имеем большой корпус документов — пусть один документ будет одной входной записью для MapRreduce—задачи. В MapReduce мы можем только задавать пользовательские функции, что мы и сделаем будем использовать python-like псевдокод:. Функция map превращает входной документ в набор пар слово, 1 , shuffle прозрачно для нас превращает это в пары слово, \\\\\\\\\\\\\\\[1,1,1,1,1,1\\\\\\\\\\\\\\\] , reduce суммирует эти единички, возвращая финальный ответ для слова. Второй пример взят из реальной практики Data-Centric Alliance. Функция map проверяет, нужна ли нам данная запись — и если нужна, оставляет только нужную информацию город и размер платежа. Функция reduce вычисляет финальный ответ по городу, имея список всех платежей в этом городе. Первая статья была больше теоретической , во второй статье мы перейдем к практике, рассмотрим Hadoop — одну из самых известных технологий для работы с большими данными и покажем, как запускать MapReduce- задачи на Hadoop. В последующих статьях цикла мы рассмотрим более сложные задачи, решаемые при помощи MapReduce , расскажем об ограничениях MapReduce и о том, какими инструментами и техниками можно обходить эти ограничения. Big Data от А до Я. История вопроса и определение термина Термин Big Data появился сравнительно недавно. Google Trends показывает начало активного роста употребления словосочетания начиная с года ссылка: В своей практике я встречался с разными определениями: В этом цикле статей я буду придерживаться определения с wikipedia: Приведу несколько примеров того, что может быть источником данных, для которых необходимы методы работы с большими данными: Принципы работы с большими данными Исходя из определения Big Data , можно сформулировать основные принципы работы с такими данными: MapReduce Про MapReduce на хабре уже писали раз , два , три , но раз уж цикл статей претендует на системное изложение вопросов Big Data — без MapReduce в первой статье не обойтись J MapReduce — это модель распределенной обработки данных, предложенная компанией Google для обработки больших объёмов данных на компьютерных кластерах. MapReduce неплохо иллюстрируется следующей картинкой взято по ссылке: Обработка данных происходит в 3 стадии: Несколько дополнительных фактов про MapReduce: В MapReduce мы можем только задавать пользовательские функции, что мы и сделаем будем использовать python-like псевдокод: Обработка логов рекламной системы Второй пример взят из реальной практики Data-Centric Alliance. Резюме В статье мы рассмотрели несколько вводных моментов про большие данные: Спасибо за внимание, готовы ответить на ваши вопросы. Youtube-Канал автора об анализе данных Ссылки на другие части цикла: Приемы и стратегии разработки MapReduce-приложений Часть 4: Хотелось бы, чтобы каждый новый автор, решающий открыть миру глаза на Big Data, начинал со слов: Это даст импульс внимания со стороны читающей публики, а ряду читателей поможет сэкономить время. Спасибо за комментарий по существу: НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь. Я действительно занимаюсь преподавательской деятельностью и горжусь этим. Но преподавательская деятельность не является моим основным занятием — это хобби и оно не приносит существенного дохода для меня. Основная деятельность — разработка и проектирование систем связанных с большими данными, более конкретно о тем чем занимаюсь я и компания в которой я работаю можно прочитать в других статьях этого блога и просто поискав в интернете. Меряться миллионами — это мне кажется не для хабра, а для forbes или ведомостей. Оценить уровень зарплат в сфере работы с данными можно посмотрев вакансии по соответствующим запросам на hh. Как работадатель могу сказать, что на рынке существует существенный кадровый голод и найти сотрудника с нужными компетенциями очень-очень сложно и поиск сотрудника на позицию длится как правило месяцами. Считаю бессмысленным дальнейшее обсуждение моих доходов в данной статье. Мне хватает на хлеб, а также масло и возможность съездить в отпуск. Речь не про ваши доходы конечно, они меня не касаются. Просто хочется понять, вы преподаете, потому что… что? Потому что мне нравится преподавать. Я получаю удовольствие от того что делюсь знаниями с людьми. Мне нравится заводить новые знакомства, которые часто переходят в совместные проекты. Нравится наблюдать за формирующимся сообществом единомышленников. До того как преподавать на курсах NPL я преподавал в кружках олимпиадного программирования — тоже не за деньги естественно зарплата была, но весьма символическая. Del Извините за невнимательность, ответ не вам. Последнее удивительным образом напоминает Big Data. Как и большинство таких публикаций — ни о чём. Если хочется несколько погрузиться в тему, то сейчас на coursera есть интересный курс от Стэнфорда. Считаю что правильно разбивать материал на порции на осознание которых не уйдет больше 20 минут. Ссылка хорошая, так же могу порекомендовать книжку на основании которой построен курс: Да, книжка есть в описании курса. А с подходом Считаю что правильно разбивать материал на порции на осознание которых не уйдет больше 20 минут. Возможно, у вас этого не случится, но пока статистика по многим циклам публикаций такова. Злые вы все какие-то. А мне понравилась статья. Даже несмотря на то, что почти все это я знал. Изложено просто и понятно, читать приятно, без лишней воды. Есть ощущение, что автор действительно знает тему и потому, есть надежда, что цикл дойдет до сложных статей. Надежда на это подкупает. В общем, к автору обращаюсь с просьбой продолжать писать и завершить цикл, а не прервать его на середине. Я также поддержу, главное продолжайте читать очень легко и понятно, хочется узнать чем все закончилось: Как-то странно читать про MapReduce, без ссылок на MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters. Интересно было бы почитать про потоковые алгоритмы обработки данных. До потоковой обработки тоже надеюсь дойдем. Про то как мы занимаемся потоковой обработкой можно почитать в одной из наших предыдущих статей: Еще было бы интересно, если бы осветили вопрос тюнинга нод в Hadoop-кластерах. Какие параметры есть, на что влияют и как крутить и при каких условиях и для каких задач. С точки зрения сисадминов и devops. Если, конечно же, знаете. Написано простым и понятным языком. Мне понравился стиль изложения. Не слушайте критиков — пишите дальше! Для новичка в области BigData — то, что нужно, чтобы постичь общую суть и ознакомиться с принципами. Спасибо, интересная тема, читабельный текст, не много букв Жду статью про Хадуп в таком же стиле. А можно попродробнее насчет: По сути — происходит распределенная сортировка по ключу, а дальше объединение всех значений соответствующих одому ключу в список значений. На самом деле, в ситуациях подобных данной результаты можно предагрегировать еще до передачи их на reducer — возспользоваться методом Combine, про который я расскажу в 3-ей части этого цикла статей. На момент публикации — это общее кол-во машин под Hadoop у Yahoo. На середину года максимальный кластер у них — машин при общем кол-ве около К. Дата основания 13 августа Локация Москва Россия Сайт datacentric. Сутки Неделя Месяц Ростелеком: Зачем я купил Mac Mini Late накануне года? Интересные публикации Хабрахабр Geektimes. Hands Free, но не телефон. Послушный дом, когда рук не хватает GT. Взаимодействие веб-страницы с Ethereum. Отчет о старте Atos IT Challenge. Недельный спринт, анкета кандидата и картонный мужик. Один скелет хорошо, а два лучше: Услуги Реклама Тарифы Контент Семинары.
Форекс индикатор Stratman MiniChart V12: информация о динамике с других таймфреймов
В погоне за спайсами школьники становятся жертвами наркоторговцев
Анализ данных социальных сетей
Купить россыпь в Кирово-чепецке
www.mmdbiz.com
Криптовалюта Bitcoin: последние новости и статьи
Анализ сайта mmd.biz
Счастливая серая мышь (2017)
Закладки лирика в Старом Осколе
3d4PcSnrG.jpg hosted at Immage.Biz
Анализ сайта mmd.biz
Купить закладки героин в Омутнинске
Купить закладки бошки в Кинешме
Анализ сайта mmd.biz
Анализ сайта mmd.biz
Счастливая серая мышь (2017)
Магазин Твое — отзывы покупателей о магазине
www.mmdbiz.com
КупитьСпайс россыпь в Первоуральске
www.mmdbiz.com
Анализ данных социальных сетей
Анализ сайта mmd.biz
Анализ сайта mmd.biz
Форекс индикатор Stratman MiniChart V12: информация о динамике с других таймфреймов
www.mmdbiz.com
Купить закладки кристалы в Сычевке
Счастливая серая мышь (2017)
Закладки лирика в Новом Осколе