Informazioni sul servizio
TradottoCostruisco lakehouse di dati aperti su Apache Iceberg in modo che le tue analisi ottengano il comportamento di un intero warehouse direttamente sopra lo storage a oggetti — senza costosi motori proprietari e senza bloccare i tuoi dati su un solo fornitore. Progetto il layout delle tabelle, creo un catalogo e trasformo un mucchio di file Parquet grezzi in tabelle gestite versionate che qualsiasi motore può leggere. L'obiettivo è semplice: darti transazioni ACID, evoluzione dello schema affidabile e prestazioni prevedibili mentre i tuoi dati rimangono in formati aperti di cui possiedi completamente i diritti.
Parto dal tuo stato attuale — file grezzi, un disastro di tabelle Hive o storage costoso da cui vuoi liberarti. Modello le tabelle, scelgo partizionamento e ordinamento per adattarmi a come scrivi realmente le query e abilito il partizionamento nascosto in modo che gli analisti non debbano lottare manualmente con le colonne di partizione. Imposto l'evoluzione dello schema in modo che l'aggiunta e la rinominazione delle colonne non riscrivano la storia, attivo il viaggio nel tempo e il rollback degli snapshot — un caricamento errato viene corretto in una riga, non diventa un incidente. Dal lato del motore integro Spark per batch e manutenzione, Trino per SQL interattivo e Flink per lo streaming — tutto sulle stesse tabelle attraverso un catalogo condiviso, con documentazione e formazione del team.
— Progettazione delle tabelle Iceberg, partizionamento e ordinamento
— Catalogo, migrazione da Hive o Parquet grezzo
— Evoluzione dello schema, viaggio nel tempo e rollback degli snapshot
— Integrazione di Spark, Trino e Flink su tabelle condivise
Parto dal tuo stato attuale — file grezzi, un disastro di tabelle Hive o storage costoso da cui vuoi liberarti. Modello le tabelle, scelgo partizionamento e ordinamento per adattarmi a come scrivi realmente le query e abilito il partizionamento nascosto in modo che gli analisti non debbano lottare manualmente con le colonne di partizione. Imposto l'evoluzione dello schema in modo che l'aggiunta e la rinominazione delle colonne non riscrivano la storia, attivo il viaggio nel tempo e il rollback degli snapshot — un caricamento errato viene corretto in una riga, non diventa un incidente. Dal lato del motore integro Spark per batch e manutenzione, Trino per SQL interattivo e Flink per lo streaming — tutto sulle stesse tabelle attraverso un catalogo condiviso, con documentazione e formazione del team.
— Progettazione delle tabelle Iceberg, partizionamento e ordinamento
— Catalogo, migrazione da Hive o Parquet grezzo
— Evoluzione dello schema, viaggio nel tempo e rollback degli snapshot
— Integrazione di Spark, Trino e Flink su tabelle condivise
