home.social

#lakehouseплатформа_данных — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #lakehouseплатформа_данных, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Apache Iceberg: Индиана Джонс и Каталог судьбы в Lakehouse

    В феврале этого года проект с красивым именем Polaris незаметно стал полноценным проектом фонда Apache. Новость прошла как-то мимо, ну стал и стал, мало ли. Между тем это одна из тех новостей, которые лет через пять, возможно, будут называть поворотной точкой. Потому что Polaris — это каталог. А каталог в мире Iceberg — то самое место, где на самом деле лежит власть над вашими данными. Звучит громко, понимаю. Поясню, откуда такая уверенность. Последние несколько лет хранилища данных строят по новой схеме: файлы лежат в объектном хранилище, поверх них открытый формат в виде метаданных, движки обработки живут отдельно в виде федеративного обработчика и ходят за данными. Схему назвали лейкхаусом (Data LakeHouse), а формат в ней почти везде один и тот же — Apache Iceberg. Вендоры за него отвоевались, открыли и согласовали, и все выдохнули. Данные наконец-то ничьи (формат parquet): лежат у вас, читаются чем угодно, никакой платформы-хозяина. Выдохнули рано. Зависимость от вендора никуда не делась, она переехала на другой уровень — в каталог. Сервис с виду лаконичный, держит одну-единственную вещь, указатель на актуальную версию таблицы. Заодно через него идут права доступа и временные ключи от хранилища. Получается, кто держит каталог, тот и решает, какие движки увидят ваши данные, а какие останутся снаружи. Начнём даже не с каталогов, а на шаг раньше — с того, что такое вообще Iceberg, вокруг которого последний год прыгают все вендоры.

    habr.com/ru/articles/1084334/

    #apache_iceberg #каталог_данных #polaris #lakehouse #postgresql #хранение_данных #s3 #метаданные #ducklake #lakehouseплатформа_данных

  2. Apache Iceberg: Индиана Джонс и Каталог судьбы

    parquet - данные лежат в открытом формате - казалось бы, бери кто хочешь. Но есть неприметный артефакт, от которого зависит, увидите вы таблицы или мусор из файлов и кого вообще к ним подпустят. Это каталог. Разбираю просто, что такое Apache Iceberg, зачем ему каталог - и почему новость про Polaris важнее, чем кажется. В продолжение анонса новостей…

    habr.com/ru/articles/1065864/

    #iceberg #trino #lakehouse #database #базы_данных #s3 #lakehouseплатформа_данных #clickhouse #ducklake #dremio

  3. Единое окно инженера данных: как мы построили веб-среду разработки для 12 000 потоков данных

    Привет, Хабр! Меня зовут Никита Калганов, я ведущий системный инженер данных в X5 Tech. Мы с командой проектируем и развиваем высоконагруженную систему потоков данных и поддерживаем её в условиях постоянного роста, как по числу потоков, так и по количеству команд, которые с ней работают. В нашей системе обработки данных живёт больше двенадцати тысяч потоков данных, и их число растёт в среднем на несколько десятков в день. Всё нормально работает, но мы решили сделать её ещё лучше. В этой статье расскажу, как мы построили единое окно инженера данных, сделали собственный DDL-мигратор с поддержкой зависимостей и при этом сохранили то, что уже работает.

    habr.com/ru/companies/X5Tech/a

    #большие_данные #big_data #lakehouseплатформа_данных #data_pipelines #airflow #yaml #gitlab_cicd #микросервисная_архитектура #оркестрация #ddl

  4. [Перевод] Переосмысление материализованных представлений: высокопроизводительный инструмент для единого lakehouse

    Материализованные представления в StarRocks упрощают моделирование данных, ускоряют запросы и повышают актуальность данных в lakehouse‑архитектуре. Разбираем базовые возможности MV, три практических сценария — моделирование, прозрачное ускорение и «lake + warehouse» — и даём ссылки на актуальные рекомендации для StarRocks 3.5.

    habr.com/ru/articles/941588/

    #starrocks #материализованные_представления #lakehouse #lakehouseплатформа_данных #data_lake #data_warehouse #ускорение_запросов #инкрементальные_бэкапы #hive #iceberg

  5. [Перевод] StarRocks и Trino: сходства, различия, бенчмарки и кейсы

    Проект Trino (ранее PrestoSQL) изначально разработан в Meta, чтобы аналитики могли выполнять интерактивные запросы по широкому спектру хранилищ данных на базе Apache Hadoop. Благодаря эффективной обработке крупных наборов и сложных запросов, а также гибкому подключению к множеству источников данных, Trino быстро стал предпочтительным инструментом аналитики для крупных организаций. Со временем потребности пользователей в аналитике эволюционировали. С ростом мобильного интернета и SaaS-приложений критически важной стала оперативная (в том числе потоковая) аналитика. Компаниям потребовались более производительные движки, поддерживающие большое число одновременных запросов и обеспечивающие низкие задержки. На этом фоне всё больше пользователей стали искать альтернативы. StarRocks как новый аналитический движок получил широкое признание отрасли. Он демонстрирует заметные преимущества по производительности, поддержке высокой степени параллелизма и низкой задержке, привлекая внимание крупных компаний, таких как WeChat , Xiaohongshu (RedNote), Ctrip, Beike и др. Как именно StarRocks формирует свои преимущества? В чём его сходства и различия с Trino? Ниже — подробный разбор.

    habr.com/ru/articles/939370/

    #starrocks #trino #presto #векторизация #simd #материализованные_представления #query_rewrite #data_catalog #lakehouse #lakehouseплатформа_данных

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.