Big Data
Les nouveautés introduites par Apache Spark 4.0
Analyse des nouveautés apportées par Apache Spark 4, le framework open source de calcul distribué.
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La Big Data, c’est quoi ? Décryptez les enjeux technologiques et stratégiques pour maîtriser le traitement des données à grande échelle. Optimisation, frameworks (Spark, Hadoop) et bonnes pratiques pour Data Engineers. Transformez la data en valeur !
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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.