Потоковая обработка BigData для МТС
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
В докладе я расскажу, как мы в МТС собрали инструмент для потоковой обработки 10 миллионов событий в секунду, используя Scala(Java), Apache Spark Streaming и PostgreSQL. Почему выбрали Apache Spark Streaming, какие были проблемы на разных этапах разработки. Дам проверенные в бою рекомендации в части тюнинга Spark (concurrentJobs, speculation, memoryOverhead, memory, executors, cores и т.п.). Покажу, как мы подружили этот инструмент с Prometheus, Grafana, ELK, Kibana, и какие характеристики у железа, на котором это все работает.
Техлид и руководитель направления Java-разработки в центре BigData MTS Digital. Занимается разработкой на Scala, Java преимущественно в проектах BigData. Участвовал в разработке DataLake для нескольких крупных компаний. Доцент кафедры «Вычислительная математика и программирование» в вузе. Один из авторов курса для Data Engineer в Яндекс Практикум.
МТС Digital
Видео
Другие доклады секции
BigData и машинное обучение