Décryptez les enjeux de l'Open Source pour la data : outils, bonnes pratiques et cas d'usage pour data engineers. Optimisez vos architectures avec des solutions libres, performantes et collaboratives.
Data Engineering
Découvrez Airflow, l'outil open-source pour gérer des pipelines complexes en Python (DAGs). Comparaison avec Control-M, nouveautés de la version 3 (DAG versioning, backfills, sécurité). Cas d'usage : ETL, ML, reporting. Puissant mais exigeant.
Ghost
Code à injecter pour éviter le scolling horizontal des tableaux dans Ghost.
Open Source
Mes ressources préférées pour Git, le logiciel de gestion de versions.
Big Data
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.
Big Data
Analyse des nouveautés apportées par Apache Spark 4, le framework open source de calcul distribué.
Big Data
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 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, 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
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.