No mundo do big data, o gerenciamento eficiente de dados é uma das chaves para o sucesso. Com o aumento vertiginoso dos volumes de dados, as organizações estão cada vez mais recorrendo a formatos de tabela aberta para melhorar o desempenho. Entre as opções mais notáveis estão Delta Lake, Apache Hudi e Apache Iceberg. Cada um desses formatos possui características distintas que podem influenciar significativamente a maneira como os dados são processados e gerenciados.

Em um ambiente orientado a dados, as organizações precisam de maneiras eficazes de gerenciar e analisar grandes volumes de dados. Delta Lake e Snowflake Lakehouse são duas plataformas importantes nesse segmento. Cada uma oferece recursos para lidar com grandes conjuntos de dados e streaming de dados. No entanto, elas diferem na forma como se integram a outros sistemas e como otimizam o desempenho das consultas.

No cenário em constante evolução dos bancos de dados NoSQL, Couchbase e MongoDB se destacam como as principais opções para desenvolvedores. Ambos os sistemas oferecem recursos exclusivos que os tornam adequados para diferentes aplicações. Acredito que seja crucial analisar seus recursos, desempenho, escalabilidade e muito mais, para que você possa decidir qual deles se adapta melhor às necessidades do seu projeto.

No mundo acelerado e baseado em dados de hoje, a escolha do sistema de banco de dados pode influenciar significativamente o desempenho e o sucesso de uma aplicação. Duas opções principais, bancos de dados grafos e bancos de dados relacionais , possuem recursos distintos que atendem a diferentes necessidades. Neste artigo, abordarei os dois tipos de bancos de dados, fornecendo exemplos específicos e insights sobre seus pontos fortes, fracos e aplicações adequadas.

No acelerado cenário digital atual, construir soluções de dados escaláveis não é mais um luxo, mas uma necessidade. Como alguém profundamente envolvido em engenharia de dados, testemunhei em primeira mão como a infraestrutura certa pode transformar a capacidade de uma organização de aproveitar dados de forma eficaz. O desafio não reside apenas em gerenciar dados, mas em criar sistemas que se desenvolvam perfeitamente com as necessidades do seu negócio.

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

No dinâmico cenário empresarial atual, ter as ferramentas certas para análise de dados e inteligência de negócios pode fazer toda a diferença. Com a vasta quantidade de dados disponíveis, as empresas precisam de maneiras eficientes de processá-los e analisá-los para uma melhor tomada de decisões. Duas plataformas poderosas que se destacam nessa área são o Apache Kylin e o Trino, também conhecido como Presto. Embora ambos desempenhem funções importantes em análise, entender su

A análise de dados é uma jornada empolgante, mas também traz consigo seus desafios. Um dos maiores obstáculos é identificar anomalias — resultados inesperados que podem distorcer nossas conclusões e previsões. Seja analisando dados de vendas ou monitorando o desempenho do sistema, reconhecer essas anomalias é fundamental. Como usuário apaixonado da biblioteca Pandas do Python,

Os dois artigos anteriores abordaram a avaliação do Apache Iceberg e seus recursos, bem como o uso do PyIceberg para criar objetos e carregar dados. Este artigo se concentrará na extração de dados e no uso de dataframes do Pandas para criar análises.

Com a Biblioteca Python Dask, você pode facilmente executar cálculos complexos em big data usando Python. Isso também pode ser alcançado usando CPUs e GPUs econômicas. Portanto, é importante distinguir entre manipulação e pré-processamento de dados, que podem ser realizados na CPU, e operações algorítmicas e processamento de imagem e vídeo, que são mais adequados para a GPU.

Ao trabalhar com o Apache Spark, frequentemente me deparei com um problema de desempenho comum, porém desafiador: embaralhamento excessivo. O embaralhamento pode tornar sua aplicação drasticamente lenta, tornando vital para os engenheiros de software encontrar maneiras eficazes de otimizar as tarefas do Spark.

No cenário digital atual, as empresas dependem fortemente de dados precisos para gerenciar suas operações. No entanto, muitas organizações ignoram a importância de estruturar esses dados de forma eficaz.

Mencionei em um post anterior que um dos motivos pelos quais experimentei o Couchbase foi seu serviço de análise integrado. O acesso é feito pelo menu esquerdo da interface do usuário, logo abaixo da opção “Pesquisar”

Como você pode ver no conjunto de resultados acima, as “colunas” representam as chaves do documento JSON subjacente e os valores correspondem aos dados na grade. As referências são as mesmas ao usar uma consulta DataGrid ou Couchbase UI.

Há alguns anos, comecei um projeto paralelo que achei que seria divertido: agregar e enviar registros mensais da SEC para ETFs e fundos mútuos. Eu queria automatizar o processo de compilação de registros da SEC usando registros de índice enviados por empresas e atualizá-los conforme eles eram registrados.