Über den Service
ÜbersetztIch baue offene Daten-Lakehouses auf Apache Iceberg, damit Ihre Analysen das Verhalten eines vollständigen Warehouses direkt auf objektbasierter Speicherung erhalten — ohne teure proprietäre Engines und ohne Ihre Daten an einen Anbieter zu binden. Ich entwerfe das Tabellenlayout, richte ein Katalog ein und verwandle einen Haufen roher Parquet-Dateien in verwaltete versionierte Tabellen, die jede Engine lesen kann. Das Ziel ist einfach: Ihnen ACID-Transaktionen, zuverlässige Schema-Evolution und vorhersehbare Leistung zu bieten, während Ihre Daten in offenen Formaten bleiben, die Sie vollständig besitzen.
Ich beginne mit Ihrem aktuellen Zustand — rohen Dateien, einem Durcheinander von Hive-Tabellen oder teurem Speicher, von dem Sie sich befreien möchten. Ich modelliere Tabellen, wähle Partitionierung und Sortierung, um zu entsprechen, wie Sie wirklich Abfragen schreiben, und ermögliche versteckte Partitionierung, damit Analysten nicht manuell mit Partitionierungs-Spalten kämpfen müssen. Ich richte Schema-Evolution ein, sodass das Hinzufügen und Umbenennen von Spalten die Geschichte nicht neu schreibt, bringe Zeitreise und Snapshot-Rollback ins Spiel — ein fehlerhafter Ladeprozess wird in einer Zeile behoben, nicht zu einem Vorfall gemacht. Auf der Engine-Seite integriere ich Spark für Batch und Wartung, Trino für interaktives SQL und Flink für Streaming — alles auf denselben Tabellen über einen gemeinsamen Katalog, mit Dokumentation und Team-Schulung.
— Iceberg-Tabellendesign, Partitionierung und Sortierung
— Katalog, Migration von Hive oder rohem Parquet
— Schema-Evolution, Zeitreise und Snapshot-Rollback
— Spark-, Trino- und Flink-Integration auf gemeinsamen Tabellen
Ich beginne mit Ihrem aktuellen Zustand — rohen Dateien, einem Durcheinander von Hive-Tabellen oder teurem Speicher, von dem Sie sich befreien möchten. Ich modelliere Tabellen, wähle Partitionierung und Sortierung, um zu entsprechen, wie Sie wirklich Abfragen schreiben, und ermögliche versteckte Partitionierung, damit Analysten nicht manuell mit Partitionierungs-Spalten kämpfen müssen. Ich richte Schema-Evolution ein, sodass das Hinzufügen und Umbenennen von Spalten die Geschichte nicht neu schreibt, bringe Zeitreise und Snapshot-Rollback ins Spiel — ein fehlerhafter Ladeprozess wird in einer Zeile behoben, nicht zu einem Vorfall gemacht. Auf der Engine-Seite integriere ich Spark für Batch und Wartung, Trino für interaktives SQL und Flink für Streaming — alles auf denselben Tabellen über einen gemeinsamen Katalog, mit Dokumentation und Team-Schulung.
— Iceberg-Tabellendesign, Partitionierung und Sortierung
— Katalog, Migration von Hive oder rohem Parquet
— Schema-Evolution, Zeitreise und Snapshot-Rollback
— Spark-, Trino- und Flink-Integration auf gemeinsamen Tabellen
