Apache Kafka, Spark, Flink, Airflow, Iceberg, ClickHouse, ETL/ELT, data lakes, data warehouses, streaming pipelines
35 posts
آپاچی هادوپ همچنان ستون فقرات فضای کلان‌داده‌ها است، حتی با ظهور چارچوب‌های پردازش جریان‌های داده. برای مهندسان داده، درک هادوپ تنها درباره نگهداری سیستم‌های قدیمی نیست؛ بلکه پایه‌ای برای فهم نحوه مدیریت پتابایت‌ها داده در سیستم‌های توزیع‌شده است.
در منظره داده‌های مدرن، تمایز بین پردازش دسته‌ای و جریان دیگر یک انتخاب دوگانه نیست، بلکه طیفی از نیازهای معماری است. برای مهندسان داده، انتخاب ابزار مناسب برای ساخت سیستم‌هایی که نه تنها مقاوم در برابر خطا، بلکه از نظر هزینه و عملکرد بهینه باشند، حیاتی است.
در چشم‌انداز مهندسی داده مدرن، مرز بین دریاچه‌های داده و انبارهای داده در حال محو شدن است. ما در آستانه عصر Data Lakehouse هستیم، معماری ترکیبی که به دنبال ارائه کارایی هزینه‌ای یک دریاچه با ویژگی‌های مدیریتی یک انبار داده است. در قلب این همگرایی معماری، اجزایی نهفته است که اغلب دست‌کم گرفته می‌شوند اما کاملاً حیاتی هستند: متاستور Apache Hive (HMS).
دریاچه‌های داده سنتی مدت‌هاست که از مشکل «خندق داده» رنج می‌برند. اگرچه آن‌ها مقیاس‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن ذخیره‌سازی شیء را ارائه می‌دهند، اما اغلب فاقد قابلیت اطمینان، سازگاری و عملکردی هستند که از یک پایگاه داده انتظار می‌رود. دلتا لیک وارد می‌شود...
در منظره داده‌های مدرن، سرعت و حجم تولید داده اغلب از توانایی پردازش کارآمد آن پیشی می‌گیرد. برای مهندسان داده، چالش دیگر تنها ذخیره‌سازی داده نیست، بلکه مسیریابی، تبدیل و تحویل آن‌ها به مقاصد مناسب با تضمین تحویل و ردیابی خطی است...
در دنیای مهندسی داده، توانایی پرس‌وجو در مجموعه‌داده‌های عظیم در عرض میلی‌ثانیه دیگر یک لوکس نیست، بلکه ضرورتی است. با تولید پتابایت‌ها داده رویداد، جریان‌های لاگ و تلومیتری توسط سازمان‌ها، پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی اغلب زیر بار بار کارهای تحلیلی فرو می‌ریزند. ...
در عصر داده‌های کلان، تمایز بین پردازش تراکنش‌های آنلاین (OLTP) و پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) هرگز به این اندازه حیاتی نبوده است. با انفجار حجم داده‌ها، پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی اغلب در برابر وزن کوئری‌های تحلیلی پیچیده دچار ضعف می‌شوند. اینجاست که پشته داده‌های مدرن درخشش خود را نشان می‌دهد...