Ответ
Да, есть опыт. Работал с распределенной обработкой данных, оптимизацией запросов и потоковой передачей.
Ключевые технологии и подходы:
- Apache Spark: Для распределенной обработки пакетных данных.
- Apache Kafka: Для потоковой обработки событий.
- SQL-оптимизация: Применял партиционирование, индексы и анализ планов запросов.
- Spring Batch: Для реализации пакетной (batch) обработки.
- Оптимизация памяти: Настройка сборщика мусора (GC) и использование off-heap хранилищ.
Пример обработки в Spark (Java API):
// Чтение большого JSON-файла из HDFS
Dataset<Row> data = spark.read().json("hdfs://path/to/large/file.json");
// Фильтрация данных
Dataset<Row> filtered = data.filter(col("value").gt(1000));
// Запись результата в колоночный формат Parquet
filtered.write().parquet("hdfs://output/path");Почему это важно: Такие подходы позволяют горизонтально масштабировать вычисления, эффективно использовать ресурсы кластера и обрабатывать данные, которые не помещаются в память одной машины.