Acerca del servicio
TraducidoConstruyo lagos de datos abiertos en Apache Iceberg para que tu análisis obtenga el comportamiento de un almacén completo justo encima del almacenamiento de objetos, sin motores propietarios costosos y sin bloquear tus datos a un solo proveedor. Diseño la disposición de las tablas, establezco un catálogo y convierto un montón de archivos Parquet en bruto en tablas gestionadas y versionadas que cualquier motor puede leer. El objetivo es simple: darte transacciones ACID, evolución de esquemas confiable y rendimiento predecible mientras tus datos permanecen en formatos abiertos que posees completamente.
Empiezo desde tu estado actual: archivos en bruto, un desorden de tablas Hive o almacenamiento costoso del que deseas liberarte. Modelo tablas, elijo particionamiento y ordenamiento para que coincidan con la forma en que realmente escribes consultas, y habilito particionamiento oculto para que los analistas no tengan que lidiar manualmente con columnas de partición. Configuro la evolución de esquemas para que agregar y renombrar columnas no reescriba la historia, activo el viaje en el tiempo y la reversión de instantáneas: una carga incorrecta se corrige en una línea, no se convierte en un incidente. En el lado del motor, integro Spark para procesamiento por lotes y mantenimiento, Trino para SQL interactivo y Flink para streaming, todo en las mismas tablas a través de un catálogo compartido, con documentación y capacitación para el equipo.
— Diseño de tablas Iceberg, particionamiento y ordenamiento
— Catálogo, migración desde Hive o Parquet en bruto
— Evolución de esquemas, viaje en el tiempo y reversión de instantáneas
— Integración de Spark, Trino y Flink en tablas compartidas
Empiezo desde tu estado actual: archivos en bruto, un desorden de tablas Hive o almacenamiento costoso del que deseas liberarte. Modelo tablas, elijo particionamiento y ordenamiento para que coincidan con la forma en que realmente escribes consultas, y habilito particionamiento oculto para que los analistas no tengan que lidiar manualmente con columnas de partición. Configuro la evolución de esquemas para que agregar y renombrar columnas no reescriba la historia, activo el viaje en el tiempo y la reversión de instantáneas: una carga incorrecta se corrige en una línea, no se convierte en un incidente. En el lado del motor, integro Spark para procesamiento por lotes y mantenimiento, Trino para SQL interactivo y Flink para streaming, todo en las mismas tablas a través de un catálogo compartido, con documentación y capacitación para el equipo.
— Diseño de tablas Iceberg, particionamiento y ordenamiento
— Catálogo, migración desde Hive o Parquet en bruto
— Evolución de esquemas, viaje en el tiempo y reversión de instantáneas
— Integración de Spark, Trino y Flink en tablas compartidas
