L'analyse de données est une aventure passionnante, mais elle comporte aussi son lot de défis. L'un des plus grands obstacles est l'identification des anomalies, c'est-à-dire des résultats inattendus susceptibles de fausser nos conclusions et nos prévisions. Que vous analysiez des données de vente ou surveilliez les performances de votre système, il est essentiel de reconnaître ces anomalies. En tant qu'utilisateur passionné de la bibliothèque Pandas de Python, j'ai découvert

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

Dans le monde actuel du traitement des données, Apache Spark s'impose comme une technologie privilégiée pour gérer efficacement les charges de travail de données à grande échelle. Son succès repose en grande partie sur Catalyst Optimizer, un composant essentiel qui peut propulser vos performances de traitement de données vers de nouveaux sommets. Si vous êtes développeur et utilisez Scala pour le traitement de vos données, la maîtrise de Catalyst Optimizer peut améliorer cons

Dans un monde axé sur les données, traiter et analyser efficacement de grands volumes de données peut représenter un défi majeur pour les ingénieurs logiciels et les data scientists. Les bibliothèques de traitement de données traditionnelles comme Pandas, bien que conviviales, peuvent avoir des difficultés à gérer les vastes volumes de données auxquels de nombreuses organisations sont confrontées. C'est là que la bibliothèque Dask devient essentielle

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 cet article, je vais démontrer l'accès des utilisateurs aux métadonnées Hive et les mécanismes utilisés pour créer des jeux de résultats. J'espère pouvoir vous montrer comment ouvrir les données d'un lac de données ou d'un lachouse aux utilisateurs.

Les deux articles précédents portaient sur l'évaluation d'Apache Iceberg et de ses fonctionnalités, ainsi que sur l'utilisation de PyIceberg pour créer des objets et charger des données. Cet article se concentrera sur l'extraction de données et l'utilisation des dataframes Pandas pour créer des analyses.

J'aime généralement essayer de nouvelles choses, et la technologie ne fait pas exception. J'ai donc décidé d'approfondir mes recherches sur les mécanismes d'Apache Iceberg, et plus particulièrement sur l'implémentation Python, PyIceberg. Apache Iceberg with Industrial Piping J'ai spécifiquement examiné certains éléments clés qui font généralement partie des pratiques de gestion des données, quelle que soit la technologie

Dans un monde où les données sont omniprésentes, les organisations sont confrontées à un défi majeur : traiter et analyser efficacement d'énormes quantités de données. Face à l'augmentation des volumes de données (qui devraient atteindre 175 zettaoctets d'ici 2025), les outils de traitement de données traditionnels peinent souvent à suivre le rythme. C'est là qu'intervient Dask. Cette puissante bibliothèque Python est conçue pour le calcul parallèle, facilitant ainsi l'adapta

Si vous souhaitez exploiter la puissance du Big Data, Apache Spark est le framework idéal. Il offre des API robustes et un écosystème riche, parfaits pour le traitement de grands ensembles de données. Sa capacité à effectuer des agrégations à l'aide de DataFrames et de Spark SQL en fait un outil précieux. Cet article vous guidera dans la réalisation d'agrégations avec Spark DataFrames et Spark SQL, en utilisant Scala et Python. Vous découvrirez des exemples de code pratiques

Dans le monde numérique en évolution rapide d’aujourd’hui, les données sont devenues un atout précieux pour les entreprises. Avec le volume croissant de données, les entreprises ont besoin de solutions innovantes pour traiter efficacement cette richesse d’informations. Parmi ces technologies pionnières figure Apache Iceberg.

Apache Spark est un puissant système informatique distribué open source, excellent dans le traitement du Big Data. Reconnu pour sa rapidité et sa simplicité d'utilisation, il est plébiscité par les ingénieurs logiciels et les data scientists.

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 monde actuel axé sur les données, les organisations génèrent des quantités massives de données chaque seconde. Ces données constituent une source d’informations précieuse lorsqu’elles sont traitées et analysées efficacement. Apache Spark est l’un des outils les plus puissants dans ce domaine. Ce blog vise à former les ingénieurs de données et les clients potentiels sur l'ingénierie des données Spark, en mettant en évidence les meilleures pratiques et les cas d'utilisa

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