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Dask é uma biblioteca inovadora em Python que simplifica a execução de tarefas de computação paralela. Ela permite dividir problemas maiores em componentes menores e mais fáceis de gerenciar, distribuindo essas tarefas entre vários núcleos ou até mesmo várias máquinas. Neste artigo, exploraremos como usar a biblioteca Dask, suas funcionalidades e como ela se compara ao Apache Spark.

No mundo do big data, escolher o formato de arquivo certo pode impactar significativamente o sucesso do seu projeto. Desempenho, eficiência de armazenamento e usabilidade são fatores-chave que influenciam sua escolha. Dois concorrentes líderes nesse segmento são o Apache ORC (Optimized Row Columnar) e o Apache Parquet. Este artigo explora esses formatos em detalhes, com foco em sua estrutura, desempenho e aplicações práticas para ajudar você a decidir qual se adapta melhor às

Navegar pelo cenário de ferramentas de processamento e gerenciamento de dados pode ser uma tarefa desafiadora para engenheiros de software. Com tantas opções disponíveis, é crucial identificar qual solução se adapta melhor às suas necessidades específicas de fluxo de trabalho. Nesta publicação, compararemos três ferramentas populares: Apache Hive, AWS Glue e Google Data Catalog. Ao explorar seus recursos, complexidades e casos de uso ideais, você estará preparado para tomar u

No ambiente atual, rico em dados, selecionar o formato de arquivo correto pode fazer toda a diferença. Seja lidando com projetos de big data, engajando-se em aprendizado de máquina ou executando tarefas simples com dados, saber o que cada formato de arquivo oferece é fundamental. Nesta publicação, exploraremos os recursos, vantagens e limitações exclusivos de três formatos amplamente utilizados: Apache Parquet, Apache ORC e JSON.

Neste artigo, demonstrarei o acesso do usuário aos metadados do Hive e os mecanismos usados para criar conjuntos de resultados. Espero poder demonstrar como você pode abrir dados de datalake ou lakehouse para os usuários.

Em um post anterior, fiz um breve resumo dos critérios que diferenciam um datalake de um lakehouse. O gerenciamento e a organização de dados foram os principais pontos a serem considerados, assim como o que caracteriza um lakehouse, e a falta de referências a um datalake

No mundo atual do processamento de dados, o Apache Spark se destaca como a tecnologia preferida para lidar com eficiência com cargas de trabalho de dados em larga escala. Seu sucesso depende em grande parte do Catalyst Optimizer, um componente essencial que pode elevar o desempenho do seu processamento de dados a novos patamares. Se você é um desenvolvedor que usa Scala para processamento de dados, dominar o Catalyst Optimizer pode melhorar significativamente o desempenho dos