Conhecimento e Novidades sobre Dados.

  • O que é Vetorização

    A vetorização no contexto de bancos de dados refere-se ao processo de otimização das operações de banco de dados para aproveitar as arquiteturas modernas de CPU. Isso envolve o processamento de vários elementos de dados em paralelo em um único ciclo de instrução da CPU, aproveitando um método conhecido como SIMD (Single Instruction, Multiple Data).…

  • O que é Processamento Paralelo Massivo (MPP)

    O Processamento Paralelo Massivo (MPP) é uma arquitetura de computação projetada para gerenciar grandes conjuntos de dados e executar tarefas simultaneamente. Ele usa várias unidades de processamento, ou nós. Cada nó em um banco de dados MPP funciona de forma independente, com seu próprio sistema operacional e memória dedicada. Essa abordagem permite que os bancos…

  • O que é o Apache Superset – Parte 2

    Conceitos Básicos e Conexões do Apache Superset O desenvolvimento da governança de plataforma no Apache Superset envolve vários conceitos centrais, que incluem: Gerenciamento de Fonte de Dados O gerenciamento de fontes de dados é um aspecto fundamental da governança no Superset. Ele permite que a plataforma se conecte a várias fontes de dados, como MySQL,…

  • O que é o Apache Superset? – Parte 1

    O Apache Superset é uma plataforma de código aberto projetada para exploração, análise e visualização de dados, desenvolvida principalmente em Python. Ele permite que os usuários se conectem a uma variedade de fontes de dados e fornece uma ampla gama de opções de visualização para criar relatórios dinâmicos e interativos. O Superset aborda vários desafios…

  • O que é Parquet? – Parte 4 – Importância

    Por que o Parquet é essencial para Data Lakehouses modernos A arquitetura de data lakehouse está ganhando força por sua capacidade de combinar a escalabilidade e a flexibilidade dos data lakes com o desempenho e a confiabilidade dos data warehouses. No centro de muitas implementações bem-sucedidas de data lakehouse está o Parquet, um formato de…

  • O que é Parquet?  – Parte 3 – Parquet x ORC

    Parquet x ORC Quando se trata de formatos de armazenamento colunar no processamento de big data, Parquet e ORC (Optimized Row Columnar) são duas das opções mais utilizadas. Ambos oferecem benefícios significativos de desempenho para consultas analíticas e eficiência de armazenamento de dados. No entanto, existem diferenças em seu design, recursos e casos de uso…

  • O que é Parquet?  – Parte 2

    Técnicas de codificação e compressão em Parquet O Parquet emprega uma variedade de técnicas de codificação e compactação para otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho. Essas técnicas garantem que os dados sejam armazenados com eficiência, reduzindo o espaço necessário e mantendo os recursos de acesso rápido. Técnicas de Codificação Técnicas de Compressão O Parquet…

  • O que é Parquet?  – Parte 1

    O Parquet é um formato de armazenamento colunar otimizado para consulta analítica e processamento de dados. Os dados de cada coluna são compactados usando uma série de algoritmos antes de serem armazenados, evitando o armazenamento de dados redundantes e permitindo que as consultas envolvam apenas as colunas necessárias. Isso melhora significativamente a eficiência da consulta.…

  • Casos de uso adicionais para Evolução de Esquema

    Desafios da Evolução do Esquema A evolução do esquema pode apresentar vários desafios, principalmente em ambientes de big data e sistemas complexos: Práticas Recomendadas para Evolução de Esquema Para gerenciar com eficácia a evolução do esquema, certas práticas recomendadas devem ser seguidas: Em cada um desses sistemas – Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi –…

  • Casos de uso comuns para Evolução de Esquema

    A evolução do esquema desempenha um papel crítico em vários ambientes de dados, permitindo que bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados se adaptem aos requisitos em evolução. Abaixo, exploramos casos de uso comuns em data warehouses e data lakes, destacando a importância de estratégias eficazes. Evolução do Esquema em Data Warehouses: Os…

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