O usłudze
PrzetłumaczoneTworzę otwarte lakehouse danych na Apache Iceberg, aby Twoja analityka miała zachowanie pełnej hurtowni bezpośrednio na obiektowym magazynie — bez drogich silników własnościowych i bez uzależniania danych od jednego dostawcy. Projektuję układ tabel, uruchamiam katalog i przekształcam stos surowych plików Parquet w zarządzane wersjonowane tabele, które może odczytać każdy silnik. Cel jest prosty: zapewnić Ci transakcje ACID, niezawodną ewolucję schematu i przewidywalną wydajność, podczas gdy Twoje dane pozostają w otwartych formatach, które w pełni posiadasz.
Zaczynam od Twojego aktualnego stanu — surowe pliki, bałagan tabel Hive lub drogie magazyny, z których chcesz się uwolnić. Modeluję tabele, wybieram partycjonowanie i sortowanie, aby dopasować je do tego, jak naprawdę piszesz zapytania, i włączam ukryte partycjonowanie, aby analitycy nie musieli ręcznie zmagać się z kolumnami partycji. Ustawiam ewolucję schematu, aby dodawanie i zmiana nazw kolumn nie przepisywało historii, uruchamiam podróże w czasie i przywracanie zrzutów — zły załadunek naprawia się w jednej linii, a nie przekształca w incydent. Po stronie silnika integruję Spark do wsadowego przetwarzania i konserwacji, Trino do interaktywnego SQL oraz Flink do strumieniowania — wszystko na tych samych tabelach przez wspólny katalog, z dokumentacją i szkoleniem zespołu.
— Projektowanie tabel Iceberg, partycjonowanie i sortowanie
— Katalog, migracja z Hive lub surowego Parquet
— Ewolucja schematu, podróże w czasie i przywracanie zrzutów
— Integracja Spark, Trino i Flink na wspólnych tabelach
Zaczynam od Twojego aktualnego stanu — surowe pliki, bałagan tabel Hive lub drogie magazyny, z których chcesz się uwolnić. Modeluję tabele, wybieram partycjonowanie i sortowanie, aby dopasować je do tego, jak naprawdę piszesz zapytania, i włączam ukryte partycjonowanie, aby analitycy nie musieli ręcznie zmagać się z kolumnami partycji. Ustawiam ewolucję schematu, aby dodawanie i zmiana nazw kolumn nie przepisywało historii, uruchamiam podróże w czasie i przywracanie zrzutów — zły załadunek naprawia się w jednej linii, a nie przekształca w incydent. Po stronie silnika integruję Spark do wsadowego przetwarzania i konserwacji, Trino do interaktywnego SQL oraz Flink do strumieniowania — wszystko na tych samych tabelach przez wspólny katalog, z dokumentacją i szkoleniem zespołu.
— Projektowanie tabel Iceberg, partycjonowanie i sortowanie
— Katalog, migracja z Hive lub surowego Parquet
— Ewolucja schematu, podróże w czasie i przywracanie zrzutów
— Integracja Spark, Trino i Flink na wspólnych tabelach
