Использование стека Hadoop для построения сервиса сверки данных НДС (Александр Чистяков, SECR-2016) — различия между версиями

На первый взгляд решение такой задачи сложности не представляет — крупные массивы данных хранятся в HBase, небольшие – в PostgreSQL, а в качестве поискового движка применяется шардированный и реплицированный кластер Solr, однако «дьявол в деталях». 

В докладе рассказывается о тонкостях создания облачного сервиса по обеспечению сверки деклараций значительной части товарооборота внутри России, без учета которых рассчитывать на успех нельзя: как строилась система, с какими проблемами пришлось столкнуться, на что следует обратить внимание.
</blockquote>

{{VideoSection}}
{{vimeoembed|190378676|800|450}}
{{youtubelink|KyQASWAtFUQ}}
{{SlidesSection}}
[[File:Использование стека Hadoop для построения сервиса сверки данных НДС (Александр Чистяков, SECR-2016).pdf|left|page=-|300px]]

{{----}}
[[File:{{#setmainimage:Использование стека Hadoop для построения сервиса сверки данных НДС (Александр Чистяков, SECR-2016)!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* {{ConferencePage|http://2016.secr.ru/program/submitted-presentations/using-hadoop-stack-to-build-a-cloud-vat-declarations-revising-service}}
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

{{fblink|1803965696523110}}                                          
{{vklink|290}}                                          
<references/>



<!-- topub -->

[[Категория:SECR-2016]]
[[Категория:Распределенные системы]]
{{stats|disqus_comments=1|refresh_time=2018-05-15T13:50:56.341567|vimeo_comments=0|vimeo_plays=22|youtube_comments=0|youtube_plays=23}}