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.
Data Engineering
Le Data Engineering expliqué : pipelines, ETL et architectures Big Data. Décryptez les bonnes pratiques pour concevoir des infrastructures performantes et scalables.
Data Engineering
DataOps : La clé pour industrialiser et valoriser vos données
DataOps optimise la gestion des données via automatisation, tests et gouvernance. Idéal pour les entreprises cherchant rapidité, qualité et conformité. Essentiel pour industrialiser les flux data.
Data Engineering
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.
Big Data
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.
Big Data
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.
Big Data
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.
Big Data
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.