Jakub Nowacki, 16.04.2016

1. Wprowadzenie do
Big Data i Apache
Spark
Jakub Nowacki

2. Agenda
● Wstęp do Big Data
● Wstęp do Hadoop
● Apache Spark
○ Core
○ Streaming
○ SQL
● Podsumowanie
Źródło: http://www.business2community.com

3. Wstęp do Big Data

4. Czym jest Big Data?
Big data is high-volume, high-velocity and
high-variety information assets that demand
cost-effective, innovative forms of information
processing for enhanced insight and decision
making.
Gardner http://www.gartner.com/it-
glossary/big-data/

5. Big Data vs HPC
● Dużo danych
(> 1 TB)
● Mniej obliczeń
● Na tanim sprzęcie
● Odporny na usterki
● Mniej danych
(< 1 TB)
● Dużo obliczeń
● Specjalizowane
klastry i
superkomputery
● Mało odporny na
usterki

6. High-Performance Computing
Można przetwarzać dużo danych ale
jest to dość drogie przez sprzęt.
Systemy optymalizowane do obliczeń.
Duże i drogie rozproszone dyski i
systemy plików.
Dobra obsługa błędów sprzętu ale nie
zadania.

7. Czy Hadoop to Big Data?
Hadoop to jedno z narzędzi Big Data
do przetwarzania wsadowego
danych, głównie w postaci
nieustrukturyzowanej.
Hadoop niekiedy używany jest jako
synonim rodziny systemów Big Data.
Hadoop File System (HDFS) to tylko
jeden rozproszony system plików.

8. Czy NoSQL to Big Data?
NoSQL to tylko nierelacyjny
model bazy danych; są bazy
danych NoSQL dla Big Data jak i
do innych zastosowań.
Wymagają przynajmniej
połowicznej struktury danych.
Zastosowanie modelu
nierelacyjnego pozwala na lepsze
skalowanie, przynajmniej w teorii.

9. Podział obowiązków w Big Data
Administracja systemami Big Data -
architekci systemowi,
administratorzy
Programowanie systemów Big Data
- architekci oprogramowania,
programiści
Analiza Big Data - stratedzy,
analitycy, data scientists

10. Big Data - rozwiązanie na wszystko?
Systemy Big Data nie odpowiadają magicznie na pytania -
ludzie muszą je dobrze zadać.
Nie ma jednego dobrego podejścia do Big Data - często
różne problemy wymagają różnych rozwiązań.
Systemy Big Data wymagają inwestycji - trzymanie i
przetwarzanie dużej ilości danych wymaga pieniędzy

11. Jak sformułować problem Big Data?
1. Czy mamy problem Big Data?
2. Jakie są źródła danych?
3. Jaka jest szybkość tworzenia
danych?
4. Co chcemy osiągnąć?
5. Czy jest jakaś wartość dodana?

12. Scenariusz 1
Mamy 1 TB historycznych plików firmowych z
różnych działów. Wszystkie pliki są w
formatach które możemy czytać. Należy
przenieść pliki do nowego archiwum i je
skatalogować. Działy mogą prosić o dostęp do
poszczególnych plików; 1 transakcja z
archiwum dziennie.

13. Scenariusz 2
Firma posiada wiele niezależnych serwerów
aplikacji bez centralnego zarządzania.
Zadaniem jest archiwizacja logów z różnych
serwerów w centralnym i bezpiecznym
repozytorium. Ponadto, statystyki aplikacji z
logów mają być dobowo analizowane i
przestawiane na wspólnym panelu.

14. Scenariusz 3
Oddziały firmy mają jednostki sprzedażowe,
które wysyłają dzienne raporty w różnych
formatach plików, bez jednolitego systemu.
Ponadto jest dotychczas zgromadzone 10 TB
takich plików. Zadaniem jest gromadzenie tych
plików, wstępna standardowa analiza i
możliwość kierowania zapytań o historyczne
dane sprzedażowe produktów.

15. Scenariusz 4
Firma ma wiele kont Tweetera dla każdego oddziału, na
których na bieżąco odpowiada się na pytania klientów. Ze
względu na błędy pracowników, w szczytach ruchu zapytań
zdarzały się pominięcia niektórych ważnych pytań. Należy
napisać system który by agregował zapytania ze
wszystkich kont i je odpowiednio delegował. Ponadto,
należy monitorować i prorytetyzować ważne problemy i
klientów.

16. Apache Hadoop

17. Czym jest Apache Hadoop?
Apache Hadoop to jedna z
pierwszych otwarto-
źródłowych implementacji
MapReduce.
Powstaje od 2005 r.
Napisana w Javie.
Hadoop jako nazwa stał się
obecnie synonimem rodziny
aplikacji do pracy z Big Data.

18. Rodzina Hadoop
Źródło: http://hortonworks.com/hdp/

19. Rodzina Hadoop - wersje (!)
Źródło: http://hortonworks.com/hdp/whats-new/

20. Dystrybucje Hadoop
Dystrybucje Hadoop dają
zintegrowane środowisko
instalacji i uruchomienia.
Dystrybucje dbają o wersje
poszczególnych elementów
i ich współdziałanie.
Najbardziej znane firmy to:
Cloudera, Hortonworks,
MapR.

21. Komponenty Apache Hadoop
Obecnie Apache Hadoop
składa się z 4 części:
● biblioteki bazowe
Hadoop
● HaDoop File System
(HDFS)
● Yet Another Resource
Negotiatior (YARN)
● Hadoop MapReduce
HDFS
YARN
MR ...

22. Hadoop File System
Rozproszony system plików stworzony
specjalnie dla Hadoop i zadań z dużą ilością
danych.
System plików pisany był z myślą o przeciętnym
sprzęcie.
Relatywną nowością jest lokalność danych, tzn
dane znajdują się na tych samych maszynach
co obliczenia lub bardzo blisko.
HDFS jest dedykowanym i domyślnym
systemem plików dla Hadoop ale nie jest przez
niego wymagany.

23. Architekture HDFS
NameNode
DataNode DataNode DataNode
Trzyma wszystkie metadane związane
z blokami danych
Fizyczny zbiornik na bloki danych w
lokalnej przestrzeni dyskowej
Bloki mają duży rozmiar (typowo 64
lub 128 MB) i są replikowane

24. Uprawnienia i atrybuty plików HDFS
HDFS oparty jest na modelu POSIX więc ma podobny
system uprawnień i atrybutów plików jak systemy *nix.
HDFS w zasadzie nie wspiera uruchamiania plików, więc
argument x jest ignorowany.
Użytkownik i grupa jest brana z procesu który uruchamia
komendę.
% hdfs dfs -ls .
Found 2 items
drwxr-xr-x - jakub supergroup 0 2014-11-05 10:30 /user/jakub/a_dir
-rw-r--r-- 1 jakub supergroup 234 2014-11-05 10:34 /user/jakub/data.txt

25. Interfejsy HDFS
HDFS posiada następujące interfejsy: Java
(natywny), HTTP, C, FUSE.
Interfejs HTTP występuje jako tylko do odczytu
HFTP i nowy do odczytu i zapisu WebHDFS.
Filesystem in Userspace (FUSE) jest
standardową integracją systemu plików dla
systemów *nix.

26. Apache Spark

27. Apache Spark
Stworzony jako ogólny silnik do
przetwarzania Big Data.
Oparty na modelu Resilient
Distributed Datasets (RDDs).
Możliwość przetwarzania zarówno w
pamięci jak i z dysku; wiele testów
wskazuje, że jest szybszy od
Hadoop.
Natywnie wspiera API w Javie, Scali i
Pythonie.
Możliwe uruchomienie w YARN,
Mesos lub jako osobny klaster.

28. Historia
2009: Pierwsza Spark wersja napisana jako cześć
doktoratu Matei Zaharia w UC Berkeley AMPLab.
2010: Kod źródłowy został upubliczniony w na licencji BSD.
2013: Spark staje się projektem w inkunatorze Apache i
zmienia licencje na Apache 2.
2014: Spark staje się oficjalnym projektem Apache; firma
Databricks używa Spark do pobicia rekordu świata w
sortowaniu.
Źródło: https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Spark

29. Spark a Hadoop
Hadoop
● szeroki projekt z
wieloma elementami
● tylko map i reduce
● każdy krok zapisywany
na dysku
● główne API tylko w Javie
● tylko przetwarzanie
wsadowe
Spark
● tylko przetwarzanie
danych
● RDD i wiele transformat
● przetwarzanie głównie w
pamięci
● Java, Python, Scala, R
● przetwarzanie wsadowe
i strumieniowe

30. Historia MapReduce
Historycznie pierwszą publikacją opisującą model
MapReduce jest MapReduce: Simplified Data Processing
on Large Clusters, Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat.
Algorytm inspirowany funkcjami map i reduce dość
powszechnych w programowaniu funkcyjnym, przez to
autorstwo przypisywane pracownikom Google jest
dyskusyjne.
Apache Hadoop jest jedną z pierwszych i obecnie
najpopularniejszą implementacją, ale nie jedyną.

31. Przepływ danych w MapRedure
Mapper 1
Mapper 2
Mapper 3
Reducer 1
Reducer 2
Split 1
Split 2
Split 3
Data
Part 1
Part 2
Input Map Shuffle Reduce Output

32. Działanie MapReduce
Input Map Shuffle Reduce Output
123199901
567200805
645200811
989199933
452199904
224200822
(0,123199901)
(10,567200806)
(20,645200811)
(50,989199933)
(66,452199904)
(72,224200822)
(1999,1)
(2008,6)
(2008,11)
(1999,33)
(1999,4)
(2008,22)
(1999,[1,4, 33])
(2008,[6,11,22])
(1999,38)
(2008,39)
1999,38
2008,39
cat in.txt map.sh sort reduce.sh out.txt

33. Resilient Distributed Datasets
Model opublikowany w Zaharia et al., Resilient
Distributed Datasets: A Fault-tolerant
Abstraction for In-memory Cluster Computing,
NSDI 2012.
RDD ma poniższe założenia:
● RDD jest częścią rozproszonego zbioru
tylko do odczytu załadowanego do
lokalnej pamięci.
● RDD może być tylko stworzony przez
operację ładowania zbioru z stabilnego
nośnika lub operację na innym RDD; te
operacje nazywane są transformacjami
takimi jak np. map, filter czy join.
Operacje w RDD tworzą skierowany graf
acykliczny. Źródło: Zaharia et al., Resilient Distributed Datasets...

34. Przetwarzanie w pamięci lub z dysku
Trzy podstawowe tryby
przetrzymywania RDD:
● tylko w pamięci
(MEMORY_ONLY)
● w pamięci i na dysku
(MEMORY_AND_DISK)
● tylko na dysku
(DISK_ONLY) Regresja logistyczna na Hadoop i Spark

35. Architektura

36. Warianty uruchomienia
● Wbudowany manager
oparty o Akka, lokalnie jak
i na klastrze
● Apache Mesos,
zaawansowany manager
klastra
● Apache Hadoop YARN,
manager klastra Hadoop

37. Komponenty Spark

38. Spark Core

39. Java vs Scala vs Python (vs R)
Spark napisany jest w Scali i jego
komponenty zarządzające działają w
JVM ale wszystkie języki
uruchamiane są natywnie dla danego
języka.
Szybkość z reguły zależna od języka.
API nie zmienia się znacząco
pomiędzy językami poza drobnymi
zmianami związanymi z modelem i
typami w języku.

40. Spark - przykład (Java 7)
JavaRDD<String> lines = spark.textFile("hdfs://...");
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
public Iterable<String> call(String s) { return Arrays.asList(s.split(" ")); }
});
JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(
new PairFunction<String, String, Integer>() {
public Tuple2<String, Integer> call(String s)
{ return new Tuple2<String, Integer>(s, 1); }
});
JavaPairRDD<String, Integer> counts = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer>()
{
public Integer call(Integer a, Integer b) { return a + b; }
});
counts.saveAsTextFile("hdfs://...");

41. Spark - przykład (Java 8)
JavaRDD<String> lines = spark.textFile("hdfs://...");
JavaRDD<String> words =
lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")));
JavaPairRDD<String, Integer> counts =
words.mapToPair(w -> new Tuple2<String, Integer>(w, 1))
.reduceByKey((x, y) -> x + y);
counts.saveAsTextFile("hdfs://...");

42. Spark - przykład (Scala)
val lines = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = lines.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://...")

43. Tworzenie zadania
Zadanie w Spark konfigurowane jest z użyciem
obiektu konfiguracji. Obiekt ten przekazywany
jest do kontekstu Spark (Spark Context)
tworząc zadanie. Wszystkie parametry zadania
przechowywane są w obiekcie kontekstu
Spark.
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

44. Uruchomienie zadania
Zadania na klaster wysyłane są w postaci JAR
(Scala i Java) lub plików Pythona, ZIP i EGG
(Python).
Przykład komendy uruchamiającej po lewej.
Opcje master:
● local/local[k]/local[*] - uruchomienie lokalne z
jednym, k i maksymalną liczbą wątków
● spark://HOST:PORT - klaster Spark (Akka)
● mesos://HOST:PORT - klaster Mesos
● yarn-client/yarn-cluster - uruchomienie na
YARN w trybie klienta i klastra; klaster jest
skonfigurowany jak wskazane w plikach w
HADOOP_CONF_DIR lub YARN_CONF_DIR
# Java/Scala
./bin/spark-submit
--class <main-class>
--master <master-url>
--deploy-mode <deploy-mode>
--conf <key>=<value>
... # other options
<application-jar>
[application-arguments]
# Python
./bin/spark-submit
--master <master-url>
... # other options
<application-py>
[application-arguments]

45. Rozproszone dane
Spark może otrzymywać
dane z wielu źródeł:
● rozproszonych kolekcji
● plików tekstowych i
innych formatach w tym
wszystkich formatach
Hadoop
● baz danych
● itp.
// Collections
List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
JavaRDD<Integer> distData = sc.parallelize(data);
// Files
JavaRDD<String> distFile = sc.textFile("data.txt");
JavaRDD<String> distFile = textFile("/my/dir");
JavaRDD<String> distFile = textFile("/my/dir/*.gz")
JavaPairRDD<LongWritable,LongWritable> seqFile =
sc.sequenceFile("data.seq",
LongWritable.class, LongWritable.class);

46. Operacje na RDD
Na RDD można wykonać wiele operacji, które podzielone
są na:
● transformacje - tworzące nowy zbiór danych (RDD)
● akcje - zwracające wynik do głównego kontekstu
Prezentowane operacje są tylko najważniejszymi; pełną
listę operacji zawiera dokumentacja Spark: http://spark.
apache.org/docs/latest/

47. Transformacje na RDD
map(func) - na każdym elemencie wykonywana jest funkcja
func
filter(func) - każdy element jest wybierany przez funkcję func
flatMap(func) - na każdym elemencie wykonywana jest
funkcja func zwracająca kolekcje
union(dataset) - suma zbiorów obecnego RDD z dataset
intersection(dataset) - część wspólna obecnego RDD z
dataset

48. Transformacje na RDD
distinct() - elementy unikalne zbioru RDD
groupByKey() - grupuje wartości po kluczach
reduceByKey(func) - redukuje wartości po kluczach parami
na podstawie zadanej funkcji
sortByKey([ascending]) - sortuje RDD
join(dataset) - wykonuje operacje łączenia z dataset
cogroup(dataset) - łączenie z grupowaniem

49. Transformacje na RDD
cartesian(dataset) - wykonuje iloczyn kartezjański z dataset,
zwraca wszystkie pary
pipe(command) - wykonaj komendę shell na każdym
elemencie RDD
coalesce(numPartitions) - zmniejsz ilość partycji RDD
repartition(numPartitions) - zmień ilość partycji RDD
dzieląc dane losowo

50. Akcje na RDD
reduce(func) - agregacja wartości RDD za pomocą funkcji
func
collect() - zamienia RDD na kolekcje
count() - zwraca ilość elementów RDD
first() - zwraca pierwszy element RDD
take(n) - zwraca n elementów RDD
takeSample(withReplacement, n) - zwraca próbkę
danych o rozmiarze n, z lub bez powtórzeń
takeOrdered(n) - zwraca posortowane n elementów

51. Akcje na RDD
saveAsTextFile(path) - zapisuje plik w postaci tekstowej w
ścieżce path
saveAsSequenceFile(path) - zapisuje plik w postaci
sekwensyjnej w ścieżce path
countByKey() - liczy ilość elementów z tym samym
kluczem
foreach(func) - funkcja func zawierająca zmienną
agregującą wykonywana na każdym elemencie RDD

52. Współdzielone zmienne
Spark ma dwa typy zmiennych współdzielonych.
Zmienne nadawane (broadcast) są to zmienne tylko do
odczytu, które mogą zawierać wartości często używane:
Broadcast<int[]> broadcastVar =
sc.broadcast(new int[] {1, 2, 3});
broadcastVar.value();
// returns [1, 2, 3]

53. Współdzielone zmienne
Akumulatory (accumulators) to specjalne zmienne służące
do agregowania wartości:
Accumulator<Integer> accum = sc.accumulator(0);
sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4)).
foreach(x -> accum.add(x));
// ...
// 10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks
finished in 0.317106 s
accum.value(); // returns 10

54. Utrzymywanie danych w pamięci
Spark ma możliwość utrzymywania danych w pamięci
operacyjnej lub dyskowej. Funkcja ta służy do zachowanie i
ponownego użycia uprzednio wykonywanej operacji.
persist(level) - utrzymuje dane na wybranym poziomie
(storage level), tj w pamięci, na dysku itp
cache() - utrzymuje dane wyłącznie w pamięci operacyjnej

55. Spark Streaming

56. Spark Streaming
Rozszerzenie Spark generujące
mikro-zadania wsadowe (micro-
batches), pozwalające na analizę
strumieni danych.
Używa tego samego modelu
zrównoleglenia danych i samego
Spark do analizy.
Zapewnia analizę dokładnie raz
(exactly once) elementu strumienia
danych.

57. Spark Streaming - przykład (Java 8)
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaNetworkWordCount");
JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds
(1));
JavaReceiverInputDStream<String> lines = ssc.socketTextStream(
args[0], Integer.parseInt(args[1]), StorageLevels.MEMORY_AND_DISK_SER);
JavaDStream<String> words =
lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")));
JavaPairDStream<String, Integer> counts =
words.mapToPair(w -> new Tuple2<String, Integer>(w, 1))
.reduceByKey((x, y) -> x + y);
counts.print();
ssc.start();
ssc.awaitTermination();

58. Discretized Streams (DStreams)

59. Wejścia DStreams
Proste źródła
dostępne z kontekstu:
● strumienie plikowe
● gniazdka (sockets)
● aktorzy Akka
Źródła złożone
dostępne jako
biblioteki, m.in.:
● Kafka
● Flume
● Kinesis
● Twitter

60. Transformacje
Większość
transformacji RDD jest
wspierana w
DStreams, ale nie jest
to zbór pełny.
Dostępne nowe
funkcje np:
● stany
● checkpointy
● funkcje na oknach
danych

61. Checkpointing
Jako, że strumień jest w teorii nieskończony należy
zapisywać stan na dysk.
Dwa typy danych są zapisywane: metadane strumienia
(konfiguracja itp.) oraz dane.
Dane zapisywane są z funkcji zapisu stanu lub operacji na
oknach.
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaNetworkWordCount");
JavaStreamingContext ssc =
new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(1));
ssc.checkpoint("checkpoint_dir");

62. Funkcje na oknach danych

63. Zapis DStream
Istnieją wbudowane opcje zapisu:
● print() - wyświetla pierwsze 10 elementów na
standardowym wyjściu
● saveAsTextFiles(prefix, [suffix]) - zapis do pliku
tekstowego
● saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix]) - zapis do
formatu wspieranego przez Hadoop
● foreachRDD(func) - wykonuje operację zapisu
zdefiniowaną w funkcji func

64. Spark SQL

65. Spark SQL
Zadania Spark są generowane na
podstawie zapytań SQL.
Dane mogą być ładowane z wielu
źródeł.
Podobny do Hive i może korzystać z
jego komponentów oraz przetwarzać
istniejące zapytania.
Można także wywoływać zapytania
przez standardowe interfejsy
JDBC/ODBC.
Dobra integracja z narzędziami BI.

66. Podstawowy przykład (Java)
// SparkContexst sc = ...
SQLContext sqlCtx = new SQLContext(sc);
DataFrame people = sqlCtx.read().parquet("people.parquet");
people.registerTempTable("peope");
DataFrame results = sqlCtx.sql("SELECT * FROM people");
List<String> names = results.javaRDD().map(row -> row.getString(0)).collect();
DataFrame departments = sqlCtx.read().json("departments.json");
departments.registerTempTable("departments");
DataFrame joinResult = sqlCtx.sql("SELECT * FROM people JOIN departments");

67. Data frame
Wprowadzone w Spark 1.3 ale ze
zmianami w API Spark 1.4.
Data frame jest jak inne RDD ale ma
dodatkową strukturę danych jak
tabela.
Podobna do data frame z R lub
Python Pandas.
Można wykonywać na niej operacje
jak na innym RDD oraz inne operacje
typowe dla tabeli, np select.
Można definiować schemat danych.
// SparkContexst sc = ...
SQLContext sqlCtx = new SQLContext(sc);
DataFrame df = sqlContext.read().json
("people.json");
df.show();
// age name
// null Michael
// 30 Andy
// 19 Justin
df.printSchema();
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)
df.select("name").show();
// name
// Michael
// Andy
// Justin

68. Integracja z Hive
Spark SQL nie ma wbudowanych
komponentów Hive ale się z nimi
integruje.
Można korzystać z Hcatalog w Spark
lub uruchamiać zadania Hive na
Sparku jako silniku
uruchomieniowym.
HiveQL jest wspierany ale może nie
zawierać najnowszych funkcji.
// SparkContexst sc = ...
HiveContext sqlCtx =
new HiveContext(sc);
DataFrame results = sqlCtx.sql(
"SELECT * FROM people");
List<String> names = results.javaRDD().
map(
row -> row.getString(0));

69. Pobieranie danych z JDBC
Istnieje możliwość
pobierania danych z
arbitralnego źródła
kompatybilnego z JDBC.
Zaleca się używania tego
rozwiązania zamiast
starszego JdbcRDD, bo
nowe operuje na data
frames.
Map<String, String> options =
new HashMap<String, String>();
options.put("url",
"jdbc:postgresql:dbserver");
options.put("dbtable",
"schema.tablename");
DataFrame jdbcDF = sqlContext.read()
.format("jdbc")
.options(options)
.load();

70. Spark SQL Thrift server
Spark SQL posiada serwer Thrift
ODBC/JDBC zgodny z HiveServer2.
Pozwala on na połączenie się za
pomocą wszystkich sterowników
JDBC/ODBC do HiveServer2 z Spark
SQL.
W efekcie Spark SQL może
zastępować MapReduce lub Tez w
Hive.
./sbin/start-thriftserver.sh
--hiveconf
hive.server2.thrift.port=<port>
--hiveconf
hive.server2.thrift.bind.host=<lost>
--master <master-uri>
...
./bin/beeline
beeline> !connect jdbc:hive2:
//localhost:10000

71. Co dalej?
https://www.gitbook.
com/book/databricks/databricks-spark-reference-
applications/details
http://spark.apache.org/docs/latest/

72. Chcesz wiedzieć więcej?
Prowadzimy szkolenia w grupach indywidualne w grupach
4-8 osobowych:
● mamy więcej czasu: szkolenia 2-5 dniowe
● pozwalają na bardziej indywidualną pracę z
uczestnikami
● możliwość dopasowania programu do grupy
● rozwiązujemy i odpowiadamy na indywidualne pytania

73. Szkolenia dedykowane dla Ciebie
W ofercie szkoleń Big Data i nie tylko, mamy szkolenia dla
architektów, analityków i programistów.
Oferujemy całościowe szkolenia z ekosystemu Hadoop, jak
i szkolenia z poszczególnych elementów.
Szkolenia z baz NoSQL: HBase, Cassandra czy MongoDB.
Szkolenia z analizy danych (data science).
… i wiele innych.
http://www.sages.com.pl/