Архитектуры обработки больших данных

00:00 Интро 00:57 Платформа данных и аналитики Yandex.Cloud 10:20 Новые сервисы платформы данных 13:17 Сценарий пакетной обработки данных. Демо на примере IoT 22:25 Сценарий расширенной аналитики. Демо на примере ML-классификатора изображений CCTV 32:05 Преимущества Yandex.Cloud Во время вебинара архитектор Максим Хлупнов показал, как можно реализовать архитектуру обработки больших данных на базе управляемых сервисов Yandex.Cloud, включая Yandex Data Proc — сервис управления кластерами Apache Hadoop®, а также новый Managed Service for Apache Kafka®. Участники вебинара получили примеры исходного кода для использования управляемых сервисов Yandex.Cloud в решениях для обработки Big Data. Вебинар полезен архитекторам и разработчикам решений для обработки больших данных. Дополнительно: Доклад «Сервисы для построения аналитической платформы»    • Сервисы для построения аналитической платф...   Доклад «Managed Service for Apache Kafka®»    • Вебинар о Managed Service for Apache Kafka®   Доклад «Подготовка, хранение и анализ данных в Yandex.Cloud»    • Подготовка, хранение и анализ данных в Янд...   Исходный код практического примера https://github.com/MaxKhlupnov/ImageC...

DataLens: аналитика за пределами собственных данных — Роман Колеченков
▶︎

DataLens: аналитика за пределами собственных данных — Роман Колеченков

Mad Stream: Укрощение больших данных: Hadoop, Spark, Databricks. Александр Сайков
▶︎

Mad Stream: Укрощение больших данных: Hadoop, Spark, Databricks. Александр Сайков

Как готовить данные в Greenplum®
▶︎

Как готовить данные в Greenplum®

Владимир Озеров — Быстрая обработка данных в Data Lake с помощью Trino
▶︎

Владимир Озеров — Быстрая обработка данных в Data Lake с помощью Trino

Про Kafka (основы)
▶︎

Про Kafka (основы)

Евгений Ермаков — Эволюция архитектур платформы данных
▶︎

Евгений Ермаков — Эволюция архитектур платформы данных

Лекция 4, Виктор Бородаенко, Основы Hadoop, современные подходы к обработке Big data
▶︎

Лекция 4, Виктор Бородаенко, Основы Hadoop, современные подходы к обработке Big data

Как устроена База Данных? Кластеры, индексы, схемы, ограничения
▶︎

Как устроена База Данных? Кластеры, индексы, схемы, ограничения

Yandex DataLens: зачем использовать и как - Павел Дубинин
▶︎

Yandex DataLens: зачем использовать и как - Павел Дубинин

Введение в обработку Больших Данных [GeekBrains]
▶︎

Введение в обработку Больших Данных [GeekBrains]

Что такое озёра данных за 10 мин
▶︎

Что такое озёра данных за 10 мин

Что ждать от внедрения Istio? (Андрей Половов, Флант, Kuber Conf 2021)
▶︎

Что ждать от внедрения Istio? (Андрей Половов, Флант, Kuber Conf 2021)

Архитектура веб-сервисов в облаке
▶︎

Архитектура веб-сервисов в облаке

Лекция 1 | Методы и системы обработки больших данных | Иван Пузыревский
▶︎

Лекция 1 | Методы и системы обработки больших данных | Иван Пузыревский

ВСЁ про Базы Данных в одном месте / ХАЙЛАЙТЫ
▶︎

ВСЁ про Базы Данных в одном месте / ХАЙЛАЙТЫ

ASMR Addictive Fast Tapping Collection For Deep Sleep & Anxiety Relief (No Talking) — 2.5 Hours
▶︎

ASMR Addictive Fast Tapping Collection For Deep Sleep & Anxiety Relief (No Talking) — 2.5 Hours

Внутри S3
▶︎

Внутри S3

Базы данных. ClickHouse. Колоночные СУБД
▶︎

Базы данных. ClickHouse. Колоночные СУБД

Hadoop. Введение в Big Data и MapReduce
▶︎

Hadoop. Введение в Big Data и MapReduce

Необычные случаи оптимизации производительности на примере ClickHouse / Алексей Миловидов (Яндекс)
▶︎

Необычные случаи оптимизации производительности на примере ClickHouse / Алексей Миловидов (Яндекс)