Phoenix Bbbj
🛑 👉🏻👉🏻👉🏻 INFORMATION AVAILABLE CLICK HERE👈🏻👈🏻👈🏻
+7 (495) 41-41-121
info@bigdataschool.ru
Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark > News > Hive > Птичка + рыбка: синергия Apache Phoenix и HBase для быстрой SQL-аналитики Big Data в Hadoop
Прошел Курс Администрирование кластера Hadoop.
Подача материала хорошая, размеренная. Преподаватель отвечает на все вопросы, и пытается как можно прозрачней приподнести материал. read more
Обучался на программе HADM. Подача материала доступная. Порадовало соотношение теории и практики 50/50. Отзывчивый преподаватель. Однозначно рекомендую!!! read more
Заканчиваю прохождения курса "ADH: Администрирование кластера Arenadata Hadoop". Хочу сказать, что выстроен грамотный план обучения, где отслеживается отличное соотношение практики и теории. Преподаватель, Комисаренко Николай, обладает отличным чувством юмора, что позволило не скучать на серьезных темах, и обладает отличным навыком объяснять сложные вещи простыми словами. На курс приходил с большим числом вопросов, на все из которых получил грамотные ответы, после чего все разложилось по полочкам. read more
В декабре 2020 прошел курс "Администрирование кластера Kafka". Курс проводился удаленно.
В части организации обучения придраться не к чему. Необходимую информацию прислали заранее, лабораторный стенд и портал обучения работали стабильно.
Немного разочаровали лабораторные работы. На месте BigDataSchool я бы их переделал. В документах с лабами нужно сделать нормальное форматирование и нумерацию пунктов. Все пункты, необходимые для выполнения, нужно сделать в виде текста. В лабах много работ по созданию «обвязки» kafka (создание самоподписных сертификатов, развертывание MIT и т.п), которые можно сделать заранее. Это позволит студентам уделять больше времени изучению самой kafka.
BigDataSchool идет навстречу и позволяет пользоваться лабораторным стендом гораздо дольше установленных часов обучения. Это очень к стати, если в течении дня Вы вынуждены отвлекаться от обучения.
В целом, курс дает хорошую базу по kafka. Преподаватель хорошо подает материал, делает акценты в нужных местах, подробно отвечает на вопросы. read more
С 30 ноября по 4 декабря прошел курс "Администрирование кластера Hadoop". Учитывая, что я обладал довольно поверхностной информацией в данной теме (я CIO) - ушел с курсов просветленным. Многое стало понятным, в процессе обучения наложил знания на существующую инфраструктуру компании, в которой работаю. Рекомендую коллегам руководителям в ИТ - прокачаться на данном курсе, вы поймете куда двигаться в ближайшие 2-3 года. Админам, работающим или стремящимся в BigData- обязательно!
Рекомендация - настойчиво, для тех кто "думает, что знает": перед курсом уделите время работе с командной строкой Linux! Total recall - обязательное условие. Много практической работы, и если есть затык в Linux - будете безнадежно отставать при выполнении лабораторных работ. read more
В октябре прошел курс Анализ данных с Apache Spark, это был второй раз, когда я обучался в этом месте. В целом, все хорошо, думаю что не последний. Не могу не подчеркнуть профессионализм преподавателя Королева Михаила, отвечал на поставленные вопросы, делился своим опытом. В общем, рекомендую! read more
Прошел тут курс "NIFI: Кластер Apache NiFi", вёл Комисаренко Николай.
Живое и понятное обучение. Преподаватель отвечал на все вопросы от самых глупых, до самых умных и это было приятно.
Так же порадовало, что преподаватель не идёт по заранее проложенным рельсам, а проходит весь путь вместе с вами, стараясь привнести, что-то новое. read more
Очень крутое место, много практики, понятное объяснение заданной темы.
Еще вернусь :) read more
Обучался на курсе HADM администрирование кластера Arenadata Hadoop. Интересный курс, хорошая подача. read more
Обучался на курсе по администрированию Apache Kafka. Хорошая подача материала, интересные практические задачи. Возникающие вопросы доходчиво и ясно объясняют. Остался очень доволен. read more
Был на курсе "Администрирование кластера Hadoop". Отличная подача материала. Очень много практики и технических подробностей. Подробный обзор стека технологий, платформы и инструментов. Рекомендую! read more
Учился на курсе Администрирование Hadoop. Курс вёл Николай Комиссаренко.
Отлично подготовленная, продуманная, системная программа курса. Практические занятия организованы так, что у студентов есть возможность познакомиться с реальными особенностями изучаемого продукта. Отключил голову и прощёлкал лабы по книжке - здесь не работает.
Преподаватель легко и развёрнуто отвечает на возникающие вопросы не только по теме предмета, но и по смежным. read more
Прошёл курс по администрированию Apache Kafka. Очень понравилась как подача материала, так и структура курса. Только вот времени маловато оказалось... не всё успел доделать, но это уже не к курсу претензии :). Практики было довольно много, и это хорошо read more
Прошёл курс "Hadoop для инженеров данных" у Николая Комиссаренко. Информация очень актуальна и полезна, заставляет задуматься о текущих методах работы с большими данными в нашей компании и, возможно, что-то поменять. Занятия с большим количеством практики, поэтому материал хорошо усваивается. Отдельное спасибо Николаю за то, что некоторые вещи объяснял простым языком, понятным даже для "чайников" в области Hadoop. read more
I did not find any disadvantages in the course.
Pluses:
+ A lot of practice (50% of the time).
+ The teacher can explain difficult topics easy way.
+ Announced topics were considered. Besides additional materials were studied. read more
Посетил курс администрирование Hadoop. На курсе устанавливали кластер с нуля на виртуалках в облаке Amazon. Настраивали Kerberos, тестировали выполнение задач на кластере, управление ресурсами кластера.
Т.к. кластер развернут в облаке, после завершения занятий можно самостоятельно работать с кластером из дома.
Лекции вел Николай Комиссаренко, после обучения предоставил все материалы. На занятиях отвечал на дополнительные вопросы, рассмотрели как решить пару живых задач от студентов.
Хороший курс для начала изучения BigData.
Update
Дополнительно прошел обучения по Airflow и NiFi.
Курсы двух дневные упор на занятиях делался на использовании продуктов, администрированию уделялось меньше времени.
Т.к. курсы короткие, то перед занятиями желательно почитать обзорные статьи по продуктам, чтобы не терять время на базовое погружение и задавать более предметные вопросы.
Перед началом занятий желательно связаться с школой и запросить что больше интересуется на обучении. Может быть предложить свои кейсы, чтобы на лабораторных отработать не только общий функционал. read more
Был на основах хадупа, все материалы описаны доступным языком. В частности хочу отметить преподавателя Николая Комисаренко, как очень квалифицированного преподавателя и специалиста. read more
Отличные курсы по "Администрированию Hadoop" и отличная организация проведения занятий, все по делу и понятно. Очень понравилось, знания получены основательные. Материал подаётся основательно. Постараюсь ещё попасть на другие курсы. read more
Курс по Isilon у Николая Комиссаренко мне тоже понравился. Грамотный и отзывчивый. Возникали вопросы по курсу он отвечал на все вопросы. Спасибо. Успехов ему read more
Посетил курс администрирование Hadoop. На курсе устанавливали кластер с нуля на виртуалках в облаке Amazon. Настраивали Kerberos, тестировали выполнение задач на кластере, управление ресурсами кластера.
Т.к. кластер развернут в облаке, после завершения занятий можно самостоятельно работать с кластером из дома.
Лекции вел Николай Комиссаренко, после обучения предоставил все материалы. На занятиях отвечал на дополнительные вопросы, рассмотрели как решить пару живых задач от студентов.
Хороший курс для начала изучения BigData. read more
Эффективный практический курс. Прошел курс Администрирование Hadoop в октябре 2018. Хорошо наполненный материал, оптимальная длительность курса и все делалось своими руками. Местами было непросто, но преодолимо. Оправдал все ожидания, после курса появилось целостное понимание создания и работы кластера. Николай, большое спасибо read more
Прошёл курс по администрированию Hadoop Cloudera. Отличная "живая" подача материала на "простом" языке. Как плюс работа с кластером построена на платформе AWS. На курсах не скучно, рекомендую! read more
Я узнал много нового посетив курс уважаемого Николая Комиссаренко по айзелону. Очень грамотный специалист обучение было очень полезным и грамотным. Спасибо вам большое read more
Государственная лицензия на образовательную деятельность
Авторские права защищены. ООО «Учебный центр «Коммерсант» Copyright © 2018-2020
Работает на WordPress
|
Education Hub автор: WEN Themes
Используя этот сайт, Вы даете согласие на сбор и обработку своих персональных данных, согласно Положению Ok
Специализированный авторизованный Учебный центр для корпоративного обучения по Большим Данным
Сегодня мы рассмотрим еще один инструмент стека SQL-on- Hadoop : Apache Phoenix, позволяющий выполнять SQL-запросы к нереляционной СУБД HBase . Читайте в нашей статье, что представляет собой этот исполнительный механизм, как он работает и чем отличается от других Big Data решений подобного класса ( Cloudera Impala , Apache Hive и Drill). Также мы собрали для вас некоторые практические примеры использования Apache Phoenix в реальных проектах аналитической обработки больших данных.
Phoenix (Феникс) – это проект верхнего уровня фонда Apache Software Foundation (c 2014 года), механизм параллельной реляционной базы данных с открытым исходным кодом, который поддерживает обработку транзакций в реальном времени (OLTP, Online Transaction Processing) в Hadoop с использованием NoSQL -СУБД HBase в качестве резервного хранилища. В отличие от Apache Hive , Феникс компилирует SQL-запросы в собственные API-интерфейсы NoSQL , не используя MapReduce , что позволяет создавать быстрые Big Data приложения с низкой временной задержкой (low latency), работающие с нереляционными хранилищами данных.
Соединение с кластером HBase выполняется через JDBC-драйвер, что позволяет работать с NoSQL -хранилищем как с реляционной СУБД, позволяя пользователям создавать, удалять и изменять таблицы, представления, индексы и последовательности, а также вставлять и удалять строки по отдельности и целыми группами. Apache Phoenix выполняет SQL-запрос, компилирует его в серию сканирований HBase и запуская их напрямую через API HBase . Благодаря непосредственному использованию API HBase , сопроцессоров и пользовательских фильтров Феникс может достигать производительности порядка миллисекунд для небольших SQL-запросов или секунд для десятков миллионов строк [1] .
Поскольку Phoenix завязан на HBase , он использует многие концептуальные понятия этой СУБД, относящейся к категории «семейство столбцов» (wide-column store). В частности, Феникс поддерживает регионирование – горизонтальное объединение определенного количества строк таблицы. Напомним, в HBase таблица изначально состоит из одного региона, который по мере роста разбивается на новые и распределяется по узлам кластера. Если таблица оказывается слишком большой для одного узла, она обслуживается кластером серверов, на каждом узле которого размещается подмножество регионов таблицы. Также регионы обеспечивают распределение нагрузки на таблицу. Совокупность отсортированных регионов, доступных по сети, образует общее содержимое таблицы [2] . Phoenix позволяет контролировать количество регионов, в которых распределяются данные, что может значительно увеличить производительность при операциях чтения и записи [3] .
Из наиболее важных характеристик Phoenix стоит отметить следующие [1] :
Наконец, выделим главное отличие Phoenix от Cloudera Impala , Apache Hive и Drill: при том, что все эти продукты можно условно отнести к стеку SQL-on- Hadoop , Apache Phoenix предназначен специально для HBase , тогда как Hive и Impala могут работать в том числе и другими распределенными файловыми системами, помимо HDFS , например, Amazon S3, а Drill вообще позиционируется как средство для работы с любыми файловыми хранилищами и базами данных. Кроме того, если Hive , Impala и Drill могут рассматриваться еще и в качестве ETL-инструментов, то Феникс больше предназначен для построения корпоративных хранилищ данных (DWH, DataWareHouse) и реализации BI-задач (Business Intelligence).
Что касается быстроты работы, то Феникс считается достаточно быстрым инструментом, позволяющим анализировать данные с помощью SQL-запросов практически в режиме реального времени благодаря прямой работе с API HBase и механизму вторичного индексирования, который мы описали выше.
Несмотря на сравнительную молодость технологии, Phoenix достаточно широко применяется в масштабных Big Data системах. В частности, китайская ИТ-компания Sogou использует Феникс с 2015 года в 2-х направлениях [4] :
Американская компания HomeAway , один из мировых лидеров в сфере аренды жилья, использует Phoenix в качестве SQL-абстракции для HBase , чтобы генерировать статистику на дэшбордах владельцев жилья. Эти статистические данные помогают владельцам недвижимости, которые сдают свои дома и квартиры в аренду с помощью HomeAway, получить представление об эффективности своих сделок, включая отображение исторических данных и картину по рынку в целом. Из пула миллиардов записей, накопленных за последние 2 года, HomeAway может обслуживать ориентированные на клиентов веб-страницы из HBase , используя Phoenix, менее чем за секунду. С помощью Phoenix и HBase HomeAway делится собственными взглядами на рынок аренды жилья со своими пользователями, предоставив им необходимые данные для принятия правильных решений, увеличивающих отдачу от инвестиций в аренду [4] .
Другая американская компания по разработке ПО, Sift Science с помощью Феникс обслуживает инфраструктуру OLAP при работе с моделями машинного обучения (ML, Machine Learning ). Простой SQL-интерфейс позволяет раскрывать данные за пределами организации, а использование Phoenix поверх существующей инфраструктуры HBase дает возможность масштабировать специальные запросы. Подобным образом для real-time аналитики Big Data с помощью SQL-запросов Apache Phoenix применяется в Alibaba , eBay , Teoco, PubMatic, Interset, Socialbakers и множестве других предприятий по всему миру [4] .
В следующей статье мы рассмотрим еще больше случаев прикладного использования Apache HBase . А все технические особенности SQL-аналитики больших данных разбираются на наших практических курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data ) в Москве:
Темы без ответов
Новые сообщения
Поиск по форуму
Новые сообщения
Новые сообщения в профиле
Недавняя активность
ЛУЧШИЕ КУРСЫ ЭФИРА И БИТКОИНА BestChange.Ru
МОНЕТЫ БЕСПЛАТНО КАЖДЫЕ 1-24 ЧАСА YoBit.net
Готова новая бета-версия PhoenixMiner 5.5b
Автор темы
Dimidrool
Дата начала
13 Янв 2021
Теги
5.5b
phoenixminer
Оригинал новости: https://bitcointalk.org/index.php?topic=2647654.msg56084373#msg56084373
Готова новая бета-версия. Вы можете скачать PhoenixMiner 5.5b отсюда:
https://mega.nz/folder/jUdTiQhS#vVz_39HlXUK--Leql280iQ (MEGA)
Новые функции в этом выпуске:
Добавлены собственные ядра для графических процессоров AMD RX6800 и RX6900 . Они быстрее обычных ядер и производят намного меньше устаревших пакетов.
Обновленные ядра для графических процессоров AMD Polaris, Vega и Navi , которые немного быстрее и потребляют меньше энергии, чем раньше, при майнинге ETH. Чтобы использовать эти обновленные ядра, вам необходимо использовать драйверы 20.5.1 или новее под Win10 или 20.10.x или новее под Linux.
Карты для майнинга Nvidia (P106, P104 и т. Д.) Теперь могут использовать ремни и параметры аппаратного управления (ограничение мощности, разгон памяти, максимальная температура и т. Д.) Под Windows.
Добавлена поддержка драйверов AMD Linux 20.45-1164792 и 20.45-1188099. Используйте эти драйверы, только если у вас есть графический процессор RX6800 или RX6900. ВНИМАНИЕ: графические процессоры Vega и Navi не будут работать с этими драйверами!
Автоматически устанавливать -ttli вместо -tmax, если более позднее не поддерживается драйвером. Это приведет к замедлению работы графических процессоров, когда они достигнут заданной температуры, чтобы избежать перегрева.
Если у вас есть карта RX6800 или RX6900, не используйте параметры аппаратного управления PhoenixMiner (-cclock, -mclock и т. Д.), Потому что есть еще одно недокументированное изменение в OverDrive, и некоторые из них будут работать, но некоторые не дадут странные результаты. - мы их должным образом реализуем в следующей версии. Вместо этого используйте панель управления AMD для настройки параметров карты. Хорошей отправной точкой являются следующие варианты: частота ядра 1500 МГц, частота памяти 2050 МГц, напряжение ядра 800 мВ, установка более быстрого тайминга памяти и настраиваемая кривая вентилятора для поддержания температуры ниже 65-66 C.
Сообщения
795
Оценка реакций
1.465
Надо подождать еще пару версий, а то косяков много сначала.
Последнее редактирование: 13 Янв 2021
Кошелек adv cash для благодарности - R 1968 2714 9988
Реакции:
На это отреагировал(а) Skif1
Сообщения
4.065
Оценка реакций
3.513
Реакции:
На это отреагировал(а) skarm
Добавлены собственные ядра для графических процессоров AMD RX6800 и RX6900 . Они быстрее обычных ядер и производят намного меньше устаревших пакетов.
PhoenixMiner 5.5c: скачать, настройка и инструкция (2021)
Что такое Apache Phoenix и как он работает с HBase: SQL для Big Data
Готова новая бета-версия PhoenixMiner 5.5b | MiningClub.info
PhoenixSuit - 4PDA | Форум
PhoenixMiner 5.5c - AMD+NVIDIA GPU Miner [2021]
Best Cam Chat Sites
Ts Miss V
Nude Men Chat
Phoenix Bbbj
