Ledeni breg Apača

Apač Ledeni breg je open-source, format tabele podstaknut zajednicom posebno dizajniran za velike analitičke grupe podataka. To je format visokih performansi koji pojednostavljuje zadatke obrade podataka na velikim skupovima podataka uskladištenim u jezerima sa podacima i poznat je po tome što je brz, efikasan i pouzdan u bilo kom obimu. Apache Iceberg omogućava korišćenje SQL tabela za velike podatke, olakšavajući raznim motorima kao što su Spark, Trino, Flink, Presto, Hive i Impala da rade sa istim tabelama istovremeno, čime se poboljšava pouzdanost podataka i performanse u različitim motorima za obradu podataka.

Suštinska ideja apač ledenog brega je da se reše izazovi povezani sa tradicionalnim katalozima i da se pouzdanost i jednostavnost SQL tabela dovedu u analitiku velikih podataka. On pruža strukturisanije, doslednije i efikasnije načine rukovanja masivnim skupovima podataka, istovremeno obezbeđujući visok nivo performansi. Apache Iceberg efikasno upravlja podacima u jezerima podataka, vodi evidenciju o tome kako se skupovi podataka vremenom menjaju i izbegava uobičajene zamke povezane sa evolucijom šeme. Time brzo postaje industrijski standard za upravljanje podacima u jezerima sa podacima. On pruža značajnu prednost u domenima inženjeringa podataka i analitike tako što obezbeđuje da podaci ostanu veoma pristupačni i podnošljivi, čak i dok se skalira po velikim distribuiranim sistemima.

Kako vam možemo pomoći?

Naši stručnjaci su željni da nauče o vašim jedinstvenim potrebama i izazovima, i uvereni smo da vam možemo pomoći da otključate nove mogućnosti za inovacije i rast.

Srodne objave bloga

Šta je poreklo podataka: razumevanje, značaj i implementacija

Poreklo podataka odnosi se na životni ciklus podataka: njegovo poreklo, pokrete, transformacije i krajnju upotrebu. Pruža detaljnu mapu putovanja podataka kroz ekosistem organizacije, hvatajući svaki korak, uključujući i način na koji se podaci transformišu, obogaćuju i koriste.

5 koraka za savladavanje istraživačke analize podataka

Istraživačka analiza podataka (EDA) je kritičan korak u procesu nauke o podacima. To uključuje sumiranje glavnih karakteristika skupa podataka, često koristeći vizuelne metode.

Praćenje na serveru: Poboljšanje tačnosti podataka, sigurnosti i performansi

Praćenje na strani servera uključuje prikupljanje i obradu podataka na serveru, a ne korisničkog pretraživača.