データガãƒãƒŠãƒ³ã‚¹ãƒãƒ¼ãƒ ã®çµæˆã§å¾—ãŸå¦ã³ / Insights from the Data Governance TeamPractical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
Comparing Apache Flink and Spark for Modern Stream Data Processing
The ability to harness and act upon data in real time has become a critical differentiator, enabling everything from personalized customer experiences to optimized supply chain management. Traditional batch-oriented approaches to ETL (Extract, Transform, Load) and its variants, ELT and Reverse ETL, struggle to keep up, highlighting their limitations and the need for more agile and scalable solutio
æ›´æ–°å¯èƒ½ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ¬ã‚¤ã‚¯ã‚’構築ã™ã‚‹ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルフォーマットApache Hudiã«ã¤ã„㦠- Repro Tech Blog
Reproã§ãƒãƒ¼ãƒ•ã‚¢ãƒ¼ã‚テクトを担当ã—ã¦ã„ã‚‹joker1007ã§ã™ã€‚ 今回ã€ç¤¾å†…ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚¹ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ã‚¸ã®å°†æ¥çš„ãªé¸æŠžè‚¢ã®ä¸€ã¤ã¨ã—ã¦Apache Hudiã¨ã„ã†ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルデータフォーマットã«ã¤ã„ã¦èª¿æŸ»ã¨å®Ÿãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã§ã®æ¤œè¨¼ã‚’実施ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯2回ã«åˆ†ã‘ã¦ã€ãã‚‚ãã‚‚hudiã£ã¦ã©ã‚“ãªãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒžãƒƒãƒˆãªã®ã‹ã€ã©ã†ã„ã†ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã§æ¤œè¨¼ã—ã¦ã©ã‚“ãªçµæžœãŒå¾—られãŸã®ã‹ã«ã¤ã„ã¦ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚ ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ç¬¬1回ã¯ã€hudiãã®ã‚‚ã®ã«ã¤ã„ã¦ã®ç´¹ä»‹ã‚’ã—ã¦ã„ãã¾ã™ã€‚ ã“ã®è¨˜äº‹ã¯hudi-0.14.1を利用ã—ã¦æ¤œè¨¼ã—ãŸæ™‚ã®ã‚‚ã®ã§ã™ã€‚ã¾ãŸç¤¾å†…å‘ã‘ã«æ›¸ã„ãŸè³‡æ–™ã®æ‰‹ç›´ã—ã§ã‚ã‚‹ãŸã‚ä¸å¯§èªžã§ãªã„ã“ã¨ã«å¾¡ç•™æ„ãã ã•ã„。 Hudiã¨ã¯ä½•ã‹ã€ãã®ç›®çš„ hudiã¯æ›´æ–°å¯èƒ½ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ¬ã‚¤ã‚¯ã‚’構築ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルフォーマットã§ã‚る。 ストリーミングã«ã‚ˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚¤ãƒ³ã‚µãƒ¼ãƒˆã‚„ã€upsert, deleteをサãƒãƒ¼ãƒˆã™ã‚‹ã€‚ 通常ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åˆ†æžã«å‘ã„ãŸãƒ‡
A Recap of the Data Engineering Open Forum at Netflix
The Data Engineering Open Forum at Netflix on April 18th, 2024.At Netflix, we aspire to entertain the world, and our data engineering teams play a crucial role in this mission by enabling data-driven decision-making at scale. Netflix is not the only place where data engineers are solving challenging problems with creative solutions. On April 18th, 2024, we hosted the inaugural Data Engineering Ope
データベースã§ãƒ¦ãƒ‹ãƒ¼ã‚¯ã‚ーã«UUIDを使ã†ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆã¯ä½•ã§ã™ã‹ï¼Ÿé€£ç•ªã‚„タイムスタンプã¾ãŸã¯è¤‡åˆãªã©ã§ã¯ã„ã‘ãªã„ã®ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿã©ã†ã‚‚視èªæ€§ãŒæ‚ªã使ã„ã«ããæ„Ÿã˜ã¾ã™ã—連番ã§ã‚‚è¡çªã—ãªã„æ°—ã‚‚ã—ã¾ã™ã€‚
å›žç” (7件ä¸ã®1件目) ã¾ãšã¯UUIDåŠã³ãã®å¯¾æ¡ˆã¨ã—ã¦ç”¨ã„られる連番(自動採番)ã®ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆãƒ»ãƒ‡ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆã‚’æ•´ç†ã—ã¾ã™ã€‚ (タイムスタンプã‚ーや複åˆã‚ーãªã©ã‚‚ãã®åŠ¹çŽ‡æ€§ã‹ã‚‰è¨è¨ˆä¸Šæœ‰ç”¨ãªã‚·ãƒ¼ãƒ³ã¯ã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€æ¯”較ã‹ã‚‰é™¤å¤–ã—ã¾ã™ã€‚) * UUIDを使ã†ã“ã¨ã®ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆ * * データベースã«SQLã‚’é€ä¿¡ã™ã‚‹å‰ã‹ã‚‰ã‚¢ãƒ—リケーションレイヤーã§IDを生æˆã§ãる。 * * トランザクション処ç†ã‚’実装ã—ã‚„ã™ã„å ´åˆãŒã‚る。 * IDを推測ã—ã«ãã„。リソースãŒåˆ—挙å¯èƒ½ã§ã¯ãªã„。 * UUIDを使ã†ã“ã¨ã®ãƒ‡ãƒ¡ãƒªãƒƒãƒˆ * * レコード・インデックスサイズãŒå¢—åŠ ã™ã‚‹ã€‚ * * ...
Spark UDF — Deep insights in performance
Nikhilesh Nukala — Consultant (Data Engineering), Yuhao Zhu — Advanced Analytics Consultant, Guilherme Braccialli — Principal Data Engineer, Tom Goldenberg- Jr Principal (Data Engineering), QuantumBlack This blog will demonstrate a performance benchmark in Apache Spark between Scala UDF, PySpark UDF and PySpark Pandas UDF.At QuantumBlack, we often deal with multiple terabytes of data to drive adva
複数ã®ä¼æ¥ã§ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã¨ã—ã¦æ±‚ã‚られãŸã‚¹ã‚ル - yasuhisa's blog
最近「ã‚ã‚ã€ã“ã‚Œå‰è·ã§ã‚‚å‰ã€…è·ã§ã‚‚ã‚„ã£ãŸã“ã¨ã‚ã‚‹ãªãã€ã¨ã„ã†ä»•äº‹ãŒã‚ã£ãŸã€‚データエンジニア(ã‚„ãã®é–¢é€£è·ç¨®)ã¨ã—ã¦åƒã始ã‚ã¦ç´„5å¹´ã€3社ã§ãƒ•ãƒ«ã‚¿ã‚¤ãƒ ã¨ã—ã¦åƒã„ã¦ãã¦ã€Œã“ã®ã‚¹ã‚ルã¯æ¥ç•Œã‚„組織è¦æ¨¡ãŒå¤‰ã‚ã£ã¦ã‚‚データエンジニアã¨ã—ã¦ã‚¹ã‚ルを求ã‚られるã“ã¨ãŒå¤šã„ãªã€ã¨æ„Ÿã˜ãŸã‚‚ã®ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ãŸã€‚棚å¸ã—çš„ãªæ„味ã¯ã‚ã‚‹ãŒã€ç‰¹ã«è»¢è·ç”¨ãªã©ã§ã¯ãªã„ã§ã™ã€‚ å‰æ ã©ã“ã§ã‚‚å¿…è¦ã¨ã•ã‚ŒãŸã‚¹ã‚ル データマãƒã‚¸ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã«é–¢ã™ã‚‹æ¦‚è¦ãƒ¬ãƒ™ãƒ«ã®çŸ¥è˜ã¨å®Ÿè¡ŒåŠ› ã‚»ã‚ュリティや法令ã«é–¢ã™ã‚‹çŸ¥è˜ 事æ¥ãƒ‰ãƒ¡ã‚¤ãƒ³ã«é–¢ã™ã‚‹èˆˆå‘³é–¢å¿ƒ ä»–è·ç¨®ã¨ã®ã‚³ãƒŸãƒ¥ãƒ‹ã‚±ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³èƒ½åŠ› ã‚³ã‚¹ãƒˆç®¡ç† / コスト削減ã®ã‚¹ã‚ル ソフトウェアエンジニアã¨ã—ã¦ã®ã‚¹ã‚ル DataOpsやアラートã®ãƒãƒ³ãƒ‰ãƒªãƒ³ã‚°èƒ½åŠ› 分æžç”¨ã®SQLを書ã力 å¤ã„テーブルやデータパイプラインを置ãæ›ãˆã¦ã„ãスã‚ルや胆力 ã‚ã‚‹ã¨ã‚„ã‚Šã‚„ã™ã„スã‚ル 関連部署ã®å‹•ãを何ã¨ãªã把æ¡ã—ã¦ãŠã力
ORC ã«ã¤ã„ã¦æœ€åˆã«çŸ¥ã£ã¦ãŠããŸã‹ã£ãŸã“㨠- Qiita
数テラãƒã‚¤ãƒˆè¶Šãˆã‚ãŸã‚Š or パーティション数大é‡ã«ãªã£ãŸã‚ãŸã‚Šã§ã€ORC ファイルã«ã¤ã„ã¦è©³ã—ããªã£ãŸã‘ã©æœ€åˆã‹ã‚‰çŸ¥ã£ã¦ãŠããŸã‹ã£ãŸäº‹ã€‚ ãŒã¾ã¨ã¾ã£ãŸã®ã§æ›¸ã„ã¦ãŠãã‘ã©ã€ã‚‚ã†ä¸€æ¡å¢—ãˆã‚‹ã¨æ›´ã«çŸ¥ã£ã¦ãŠããŸã‹ã£ãŸäº‹ãŒå¢—ãˆã‚‹æ°—ãŒã™ã‚‹ã€‚éšæ™‚更新。 BigData を扱ã†ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒžãƒƒãƒˆ ORC ã¨ã¯ Hive / Spark / Presto ç‰ã¨è¨€ã£ãŸï¼ˆä»¥ä¸‹ Hive ç‰ï¼‰ã®ãƒ“ッグデータ基盤ã§ä½¿ãˆã‚‹ã‚«ãƒ©ãƒ ナデータフォーマットã 。 MySQL ã§ã¯ã€å®Ÿéš›ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã¯ .idb ファイルç‰ã®å½¢å¼ã§ä¿å˜ã•ã‚Œã‚‹ãŒã€Hive ç‰ã§ã¯ãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒžãƒƒãƒˆã‚’複数é¸ã¶ã“ã¨ãŒã§ãã€ORC ã¯ãƒ‡ãƒ•ã‚¡ã‚¯ãƒˆã‚¹ã‚¿ãƒ³ãƒ€ãƒ¼ãƒˆã 。次点㫠Perquet1 ç‰ãŒã‚る。 HDFS ã«åŽç´ã•ã‚Œã¦ Hive ç‰ Query 対象ã¨ãªã‚‹ã“ã¨ãŒå¤šã„。 Reference Primary å…¬å¼ã‚µã‚¤ãƒˆ - https://orc.apach
5年後ã«ã¯æ¨™æº–ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹å¯è¦³æ¸¬æ€§ã®ã“㨠- Learning Opentelemetry ã®èªæ›¸æ„Ÿæƒ³æ–‡ - ã˜ã‚ƒã‚ã€ãŠã†ã¡ã§å¦ã¹ã‚‹
ã¯ã˜ã‚㫠本稿ã¯ã€ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースã®å¯è¦³æ¸¬æ€§(Observability)プãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã§ã‚ã‚‹ OpenTelemetry ã‚’å–り上ã’ãŸæ›¸ç±ã€ŒLearning Opentelemetryã€ã®èªæ›¸æ„Ÿæƒ³æ–‡ã§ã™ã€‚従æ¥ã®å¯è¦³æ¸¬æ€§ã®èª²é¡Œã§ã‚ã£ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®åˆ†æ–を解消ã—ã€ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ã‚¹ã€ãƒ¡ãƒˆãƒªã‚¯ã‚¹ã€ãƒã‚°ãªã©ã®æ§˜ã€…ãªãƒ†ãƒ¬ãƒ¡ãƒˆãƒªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’çµ±åˆçš„ã«æ‰±ã†ã“ã¨ãŒã§ãã‚‹ OpenTelemetry ã¯ã€å¯è¦³æ¸¬æ€§ã®åˆ†é‡Žã«ãŠã‘ã‚‹é©å‘½çš„ãªå˜åœ¨ã¨è¨€ãˆã¾ã™ã€‚ éŽåŽ»10å¹´é–“ã§ã€å¯è¦³æ¸¬æ€§ã¯ãƒ‹ãƒƒãƒãªåˆ†é‡Žã‹ã‚‰ã€ã‚¯ãƒ©ã‚¦ãƒ‰ãƒã‚¤ãƒ†ã‚£ãƒ–ã®ä¸–ç•Œã®ã‚らゆる部分ã«å½±éŸ¿ã‚’与ãˆã‚‹æ•°å億ドルè¦æ¨¡ã®ç”£æ¥ã¸ã¨ç™ºå±•ã—ã¾ã—ãŸã€‚ã—ã‹ã—ã€åŠ¹æžœçš„ãªå¯è¦³æ¸¬æ€§ã®éµã¯ã€é«˜å“質ã®ãƒ†ãƒ¬ãƒ¡ãƒˆãƒªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚OpenTelemetryã¯ã€ã“ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’æä¾›ã—ã€æ¬¡ä¸–代ã®å¯è¦³æ¸¬æ€§ãƒ„ールã¨å®Ÿè·µã‚’開始ã™ã‚‹ã“ã¨ã‚’目的ã¨ã—ãŸãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã§ã™ã€‚ learning.oreilly.com 本書ã®æƒ³å®šèªè€…ã¯ã€
ã€Iceberg 1.5新機能】viewã®ç´¹ä»‹ - 共通メタデータ形å¼ã¨ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ç®¡ç†ãŒå®Ÿç¾ã™ã‚‹æ–°ãŸãªå¯èƒ½æ€§ - æµæ²™æ²³éŽ®
ã¯ã˜ã‚ã« Iceberg viewæ¦‚è¦ ä¸€èˆ¬çš„ãªã‚¯ã‚¨ãƒªã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ³ã«ãŠã‘ã‚‹viewã®å½¹å‰² Iceberg viewを使ã£ã¦ã¿ã‚‹ Iceberg viewã®ã‚³ãƒ³ã‚»ãƒ—ト メタデータ形å¼ã®å…±æœ‰ viewã®ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ç®¡ç† Iceberg viewã®æ§‹æˆè¦ç´ ã¨ä»•çµ„ã¿ View Metadata versionsフィールド representationsフィールド 「create_changelog_viewã€ãƒ—ãƒã‚·ãƒ¼ã‚¸ãƒ£ã«ã‚ˆã‚‹Icebergã®CDC create_changelog_view create_changelog_viewã®ä½¿ã„æ–¹ 引数 アウトプット create_changelog_viewã®å®Ÿè¡Œä¾‹ Tips Carry-over Rows Pre/Post Update Images ユースケースã®ã‚¢ã‚¤ãƒ‡ã‚¢ ãŠã‚ã‚Šã« Appendix: Viewサãƒãƒ¼ãƒˆã«é–¢é€£ã™ã‚‹PR ã¯ã˜ã‚ã« 2024
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
Change query support in Apache Iceberg v2 — Jack Vanlightly
I spent 8 hours learning Parquet. Here’s what I discovered
Table format comparisons - Streaming ingest of row-level operations — Jack Vanlightly
Apache Iceberg The Definitive Guide 輪èªä¼š - 4ç« Optimizing the Performance of Iceberg Tables 後åŠ
awesome-lakehouse/README.md at main · manuzhang/awesome-lakehouse
Command Line Data Processing: Using DuckDB as a Unix Tool
Open Data Foundations across Hudi, Iceberg and Delta
How Apache Iceberg is Built for Open Optimized Performance | Dremio
Apache Spark : A comparative overview of UDF, pandas-UDF and arrow-optimized UDF
Accelerating Queries on Iceberg Tables with Materialized Views - Cloudera Blog
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}