Как устроен ETL-контур в рекомендательной системе? (Hadoop, Spark, ClickHouse)

Question

ETL-контур включает сбор данных (Hadoop), их обработку (Spark) и хранение (ClickHouse). Данные преобразуются в удобный для анализа формат, а затем загружаются в хранилище для быстрого доступа.

YeaHub · Accepted Answer

Основные этапы ETL:Extract (извлечение)Данные собираются из логов, баз данных или API.Инструменты: Hadoop (HDFS), Kafka.Transform (преобразование)Очистка, агрегация и обогащение данных.Инструменты: Spark (для распределенной обработки).Load (загрузка)Данные сохраняются в колоночном хранилище (ClickHouse).Это ускоряет аналитические запросы.Пример пайплайна:# Spark-обработка (PySpark)
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()
df = spark.read.json("hdfs://data/logs.json")
processed_df = df.groupBy("user_id").count()
processed_df.write.parquet("hdfs://processed_data/")Когда использовать:Для построения рекомендательных систем.Для обработки больших объемов данных.