大数据架构指南

DuckDB 走向分布式？DeepSeek 的 smallpond 涉足大数据DuckDB！降维打击传统大数据领域，搅动中台数据工程风云！ DeepSeek 正在利用 smallpond（一种新的、简单的分布式计算方法）推动 DuckDB 超越其单

Apache Pinot最初由 LinkedIn 开发，是一个实时分布式OLAP（在线分析处理）数据存储，旨在为分析查询提供低延迟和高吞吐量。在本文中，我们将探索 Apache Pinot 的主要功能和架构，并学习如何与其交互。 什么是 A

如今，Apache Iceberg 已成为实现数据湖的热门选择。它提供快照、隐藏分区和就地数据表演化等功能。 本教程将讨论Apache Iceberg，这是当今大数据领域流行的开放表格式。 我们将通过开源发行版的

一个 Python 库，旨在让构建和运行复杂的计算工作流变得异常快速和简单。如果您曾经处理过函数之间复杂的依赖关系，为并行化而苦苦挣扎，或者希望以更简单的方式

media - organic为什么 Rust 成为编写数据库和流处理引擎等高性能系统的最佳选择。  编者注：本文由 P99 CONF 24 发言人 Micah Wylde 撰写。他将讨论“延迟、吞吐量和容错：设计 Arroyo 流引擎”。

在当今数据驱动的世界中，组织高度依赖对大量数据的有效处理和分析，以获得洞察力并做出明智的决策。这种能力的核心是数据管道——现代数据基础设施的重要组成部分。数据管道是数据从各种来源无缝移动到指定目的地的通道，促进其在此过程中的转换、处理和存储。 来自各种来源

这个代码库包含了一个用于在Apache Airflow中操作大语言模型（LLMs）的软件开发工具包（SDK），它基于Pydantic AI构建。 这个工具让用户可以直接在Airflow工作流中调用大语言模型，并通过装饰器任务来协调智能代理的调用。<

您有一个 10 GB 的银行交易日志文件，其中包含单笔交易的记录。您的任务是处理该文件，过滤掉金额高于 10,000 的交易，然后计算总金额。由于文件很大，因此目标是使用并行性来高效处理它，以加快计算速度。 并行流方法

几十年来，数据工程一直建立在从未为现代硬件设计的基础之上。传统的基于行的数据库、序列化数据格式和网络密集型工作流程对本应极快的数据移动和转换造成了人为的瓶颈。 即使在今天，大多数 ETL 管道仍然依赖于： 基于行的数据存储（PostgreS

在数据工程领域，了解数据管道和ETL（提取、转换、加

在本文中，我们探索了 Apache Kylin，这是一款专为大数据分析的极致规模和性能而构建的工具。它将 OLAP 建模的强大功能与分布式计算相结合，可在海量数据集中提供快速、可靠的洞察。 该平台拥有重要的组件和功能，包括流式传输支持、原生计算引擎、自动化

Drasi 是一个数据处理平台，可简化检测数据变化并立即采取行动的过程。它是一种全面的解决方案，提供内置功能来跟踪特定事件的系统日志和更改源、评估它们的相关性并自动启动适当的反应。请访问我们的文档网站

在本文中，我们研究了如何创建包含对象列表的 Avro 模式shcema。此外，我们还详细介绍了如何 使用 子 记录的列表 属性 定义父记录 。这是我们在 Avro 中表示复杂数据结构的一种方式。此外，当我们需要处理对象集合或分层数据时，这特别有用。最后，Avro 模式非常灵活，我们可以配置它

在数据世界中，CSV 是文件格式中的蟑螂。它简单、有弹性，似乎不可能被消灭。虽然更炫酷的格式来来去去，但 CSV 却在数据处理领域悄然占据主导地位。但这到底是怎么发生的呢？让我们深入了解一下这个偶然标准的迷人历史。 意外的标准

在本文中，我们探讨了 Apache Hadoop，这是一个提供可扩展且高效的解决方案来管理和处理大数据的框架——这在当今数据驱动的世界中至关重要。 我们首先讨论其核心组件，包括 HDFS、YARN 和 MapReduce，然后介绍设置 Hadoop 集群的

面向海量数据集的分层布隆过滤器关键词搜索引擎，使用布隆过滤器替代B树实现数据索引！ BloomSearch通过可插拔存储接口提供极低的内存使用率和低冷启动搜索。 内存效率：Bloom过滤器具有恒定的大小，无论数据量如何 可插