大数据架构

Hutter 奖是一项奖励智能压缩器/数据压缩程序开发的竞赛，目前总奖金为 23,034 欧元。目标是将 1GB 文件 enwik9 压缩到小于当前记录的约.

来自韦斯·麦金尼文章： 15年前，也就是2008年4月，我开始构建数据分析工具。我当时所感知到的是数据科学的迫切“.

理想的日志处理系统应该支持： 高吞吐量实时数据摄取：它应该能够批量写入博客，并使它们立即可见。 低成本存储：它应该能够存储大.

十多年来，人们很难从他们的数据中获得可操作的洞察力，这一事实被归咎于其规模。诊断结果是 "你的数据对你那微不足道的系统来说太大了"，而治疗方法是购买一些能够.

随着数据成为现代企业中越来越重要的一部分，组织经常发现自己需要处理大量数据。处理数据的两种常见方法是批处理和事件流。 .

物流、航运和运输需要实时信息来构建高效的应用程序和创新的业务模型，通过数据流支持相关的决策、建议和警报。 这篇博文.

如今，越来越多的企业意识到，更多的数据并不等于更深入的知识和更好的业务决策。 元数据 .

Apache Pulsar、Apache Flink SQL as a Service、Apache Pinot等流Stream架构技术预测： .

Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，专为低延迟、高吞吐量分析而构建，非常适合面向用户的分析工作负载。Pinot 携手 Kafka.

对用于将事务数据库的近实时副本创建到分析数据库中的新高效机制的需求正在增长。主要原因是 传统事务数据库副本不适用于分析工作负载 (O.

Apache Druid是一个 开源 .

在过去十年中，实时报告对于根据最新数据做出决策变得非常重要。客户和产品团队要求报告包含实时数据，以便他们能够做出最新的明智决策。 .

多合一数据堆栈是未来吗？Ben 的文章来得正是时候，因为 dbt 揭开了语义层的面纱，成为了分析生态系统的枢纽。作者比较了五个可用的一体化数据平台，并讨论了.

似乎认证是数据工程的最新时尚之一。每个人都希望能够展示他们对特定工具的深入了解，还有什么比通过官方考试更好的方式来做到这一点？有哪些不同的认证目标？ .

应该选择 Snowflake 还是 Databricks？ Snowflake 和 Databricks 都是很棒的组织。他们发明或重新发明了数据管理.

在这篇文章中，我将尝试从我的角度来解释，包括我自己在Blibli.com开发沿袭Lineage追踪器的个人经验。 .

Lyft 撰写了有关其基于 Apache Beam 的流式管道 .

大数据处理生成的日志太大而无法处理和索引？Uber 写了如何使用与 Log4J appender 集成的 CLP 来有效地压缩和索引 Spark 日志。CL.

在过去的几周里，数据合约一直是一个热门话题： Chad 发表 .

数据与业务运营和各种分析工作负载（BI、数据科学、认知解决方案等）的分离与 IT 系统和业务应用程序一样古老。由于分析工作负载是资源密集型的，因此需要将它们.

我们在过去一年看到的主要主题是 整合 。 1、数据摄取 .

在 Pinterest，Logging Platform 团队维护着每天摄取数 TB 数据的数据摄取基础设施的骨干。 .

在这篇文章中，一个非常简单的转换操作将被应用于一个大型的Java数据集合。 转换操作 .