L'architecture Data Lake expliquée
Explication de l'infographie "How Data Lake Architecture Works" de ByteByteGo.
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Introduction à Data Mesh
Data Mesh : solution aux limites des data lakes ?
Tendances futures en Data Engineering
Le Data Engineering évolue avec l'IA, le cloud et le temps réel. Découvrez les tendances clés et défis pour exploiter efficacement les données.
Git : Mes ressources préférées
Mes ressources préférées pour Git, le logiciel de gestion de versions.
Apache Flink : Le moteur de traitement de données en temps réel
Apache Flink est un framework open-source pour le traitement de données en temps réel, offrant une latence ultra-faible et une gestion native des flux. Idéal pour la détection de fraude, le monitoring et l'IoT, il surpasse Spark en streaming pur.
Les astuces en ligne de commande de Cocadmin
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20 concepts IA à connaître
Découvrez 20 concepts clés de l'IA, du Machine Learning aux LLMs, expliqués simplement avec des exemples concrets.
Quelle est la différence entre un Data Lake et un Data Warehouse ?
Un data lake stocke des données brutes sans schéma défini, idéal pour le stockage flexible. Le data warehouse structure et nettoie les données pour l'analyse métier. Découvrez comment choisir entre ces deux solutions pour vos besoins en gestion de données.
Fireship x Data Engineering : Les meilleures vidéos courtes
Sélection des vidéos Fireship de la série "100 Seconds" pour un Data Engineer.
Prompting pour les agents IA : Retours d'expérience de Y Combinator
L'art du prompting pour les IA : Y Combinator révèle les clés d'une interaction optimale avec les LLMs. Structuration, exemples, métaprompting et évaluations sont essentiels. Découvrez comment les startups IA transforment cette technique en avantage compétitif décisif.
Les nouveautés introduites par Apache Spark 4.0
Analyse des nouveautés apportées par Apache Spark 4, le framework open source de calcul distribué.
Mes premières expérimentations avec Gemini TTS
Astuces et exemples d'utilisation de Gemini TTS.
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DataOps : La clé pour industrialiser et valoriser vos données
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Les 7 compétences clés pour devenir Data Engineer en 2025
SQL, Python, Spark, ETL/ELT, Cloud, DevOps et Data Modeling. Ces 7 compétences feront de vous un pilier incontournable des projets data.
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Comparaison de solutions Lakehouse : Hudi, Delta Lake et Iceberg
Apache Hudi, Delta Lake et Iceberg sont les 3 leaders du lakehouse. Hudi excelle en temps réel, Delta Lake est optimisé pour Databricks, et Iceberg offre la meilleure indépendance et flexibilité. Choix selon vos besoins : performance, écosystème ou gouvernance.
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Apache Hudi : Un autre Data Lakehouse
Apache Hudi est un framework open-source pour data lakes, offrant upserts, suppressions et transactions ACID. Avec ses modèles Copy-On-Write et Merge-On-Read, il réduit la latence et optimise les coûts. Idéal pour des architectures lakehouse modernes.
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Delta Lake : Le Lakehouse par Databricks
Delta Lake, conçu par Databricks, est une couche de stockage open source pour Apache Spark. Il offre des transactions ACID, le Time Travel, et des optimisations comme Z-Ordering. Idéal pour fiabiliser et accélérer les workflows Big Data, bien qu’optimisé pour l’écosystème Databricks.
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Qu'est-ce qu'Apache Iceberg ?
Apache Iceberg améliore la gestion des tables avec des métadonnées intelligente, offrant transactions ACID, évolution de schéma et compatibilité avec Spark. Idéal pour le Big Data et l'IA.