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 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.

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.