HDF5, ou Hierarchical Data Format version 5, est un format de fichier open source qui permet un stockage et une gestion efficaces de grands ensembles de données. Développé par le groupe HDF, il est largement utilisé dans des domaines variés tels que les sciences, l'ingénierie et l'analyse de données. Sa capacité à gérer des collections de données complexes tout en préservant les relations entre elles en fait un choix de choix pour les professionnels travaillant avec des donné

Data Vault est un véritable paradigme de conception, et non une technologie. Il peut être utilisé sur n'importe quelle base de données relationnelle ou lac de données. Sa création est née de la volonté de trouver une meilleure façon d'entreposer les données et de s'éloigner des schémas en étoile, en amas d'étoiles, en constellation et en flocon de neige (et non de la société de base de données) fréquemment utilisés dans les entrepôts de données.

Dans l'univers du Big Data, le choix du format de fichier approprié peut avoir un impact significatif sur la réussite de votre projet. Les performances, l'efficacité du stockage et la convivialité sont autant de facteurs clés qui influencent votre choix. Apache ORC (Optimized Row Columnar) et Apache Parquet sont deux des principaux concurrents dans ce domaine. Cet article explore ces formats en détail, en se concentrant sur leur structure, leurs performances et leurs applicat

Dans le contexte économique dynamique d'aujourd'hui, disposer des bons outils d'analyse de données et de veille stratégique peut faire toute la différence. Face à l'immense quantité de données disponibles, les entreprises ont besoin de moyens efficaces pour les traiter et les analyser afin d'améliorer leur prise de décision. Apache Kylin et Trino, également connu sous le nom de Presto, sont deux plateformes performantes qui se démarquent dans ce domaine. Bien que toutes deux

S'y retrouver dans le paysage des outils de traitement et de gestion des données peut s'avérer complexe pour les ingénieurs logiciels. Face à la multitude d'options disponibles, il est crucial d'identifier la solution la mieux adaptée à vos besoins spécifiques en matière de workflow. Dans cet article, nous comparerons trois outils populaires : Apache Hive, AWS Glue et Google Data Catalog. En explorant leurs fonctionnalités, leurs complexités et leurs cas d'utilisation idéaux,

Dans l'environnement actuel riche en données, choisir le bon format de fichier peut faire toute la différence. Que vous gériez des projets Big Data, que vous utilisiez du machine learning ou que vous réalisiez des tâches simples liées aux données, il est essentiel de connaître les avantages de chaque format de fichier. Dans cet article, nous explorerons les fonctionnalités, les avantages et les limites uniques de trois formats largement utilisés : Apache Parquet, Apache ORC e

Dans un article précédent, j'ai brièvement résumé les critères de distinction entre un datalake et un lakehouse. La gestion et l'organisation des données étaient les principaux éléments constitutifs d'un lakehouse, et l'absence d'arguments en faveur d'un datalake, ainsi que la vitesse accrue des entrées de données.

Dans un monde axé sur les données, les organisations sont confrontées à des défis liés au volume et à la complexité considérables des données. Deux grands frameworks, les lacs de données et les lakehouses, ont émergé pour aider les entreprises à gérer et exploiter efficacement leurs données. Cet article compare clairement ces deux concepts, en soulignant leurs caractéristiques uniques et leurs applications pratiques au sein d'une architecture de données moderne.

Dans le monde en évolution rapide de la gestion des données, les entreprises sont confrontées au défi de traiter efficacement des quantités de données toujours croissantes. C'est là qu'entrent en jeu deux puissantes solutions de stockage : Apache Iceberg et HDF5. Chacun présente des avantages uniques et aborde différents aspects de la gestion des données. Explorons comment les entreprises peuvent en bénéficier aujourd’hui.

Il y a quelques années, j'ai commencé un travail secondaire que je pensais être amusant : collecter et classer les documents mensuels de la SEC pour les ETF et les fonds communs de placement. Je souhaite automatiser le processus de compilation des documents déposés auprès de la SEC à l'aide des dépôts d'index des entreprises et les mettre à jour lors du dépôt.

Comme vous pouvez le voir dans l'ensemble de résultats ci-dessus, les « colonnes » représentent les clés du document JSON sous-jacent et les valeurs correspondent aux données de la grille. Les références sont les mêmes lors de l'utilisation de DataGrid ou de Couchbase UI Query.

Dans le paysage numérique actuel, les entreprises s’appuient fortement sur des données précises pour gérer leurs opérations. Cependant, de nombreuses organisations négligent l’importance de structurer efficacement ces données. Cette négligence conduit souvent à une réduction de l’efficacité, à un gaspillage des ressources et à une augmentation des coûts d’exploitation. Par conséquent, une bonne planification de l’architecture des données est essentielle pour maximiser la vale