🔋 Труба данных – Telegram
🔋 Труба данных
3.99K subscribers
330 photos
5 videos
9 files
449 links
Авторский канал обо всем, что происходит в мире работы с данными: хранение, обработка, визуализация, как мы принимаем решения и как мы становимся профессионалами в работе с данными.

Автора канала - @SimonOsipov
Download Telegram
https://amdatalakehouse.substack.com/p/ultimate-directory-of-apache-iceberg

Про Iceberg из каждого утюга!

Сейчас моя лента в твиттере забита двумя типами постов: как Cursor великолепен и как он скоро заменит всех программистов и про то, какой Iceberg великолепный табличный формат.
Обещаю, на ближайшие 2-3 месяца больше ничего не буду писать про Iceberg, потому что в статье выше - ссылки на все что можно касаемо этой технологии.
Читать не перечитать!

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" который вас заколебал новостями про Iceberg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍144💩2
3500+

Все еще удивлен, что мой канал, который когда-то был блокнотом с сохраненными заметками, превратится во что-то большее, на которое будут подписаны несколько тысяч (!) человек.

Спасибо, что читаете, я продолжу радовать вас адекватными и полезными новостями в сфере работы с данными. ❤️

Поддержать автора можно на регулярной основе на Бусти - https://boosty.to/datapipeline и на единоразовой - https://www.tbank.ru/cf/AIJMQbw3wE3


@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥4210💩4
https://www.uber.com/en-DE/blog/query-gpt/

Как Uber SQL в чат засунул

Очень интересная статья из инженерного блога Uber о том, как они прикрутили в чат text-to-sql (nlp, вся фигня), накрутив сверху еще с десяток фич, например, подсказка и выбор таблицы из которой тянуть данные.
Видел я тут одну штуковину в стиле "А давайте сделаем бота в Whatsapp, который будет директору отвечать про стандартные метрики!"


@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" против неразумного применения LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9💩62😢1
https://jack-vanlightly.com/blog/2024/8/7/table-format-comparisons-how-do-the-table-formats-represent-the-canonical-set-of-files

Я ж вас точно заколебал своим Iceberg (ну правда, из каждого угла, даже обещал ничего не постить про него). Так вот табличных форматов, на самом деле, больше: Delta Lake, Apahce Hudi, и так далее. Вы знали, что у Apache есть еще и Paimon?
Хорошая статья (а в блоге еще и несколько других сценариев сравнения, например, при CDC) про сравнение этих табличных форматов.


@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" заколебался слушать про айсберг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10💩4🔥2
https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html

The biggest changes include a new interactive interpreter, experimental support for running in a free-threaded mode (PEP 703), and a Just-In-Time compiler (PEP 744).

А именно:
CPython now has experimental support for running in a free-threaded mode, with the global interpreter lock (GIL) disabled



@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" который сожалеет, что вопросы про GIL на собесах скоро станут нерелевантными.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💩9👍3
https://www.youtube.com/@ApacheAirflow/videos

Apache Airflow Summit 2024 видосики подъехали!

Из интересного:
- Видео про roadmap
- Performance tuning
- Event-driven DAGs

Не шибко густо и много, но в целом норм. Для поддержания актуальных знаний - хватит.

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" который продолжает следить за Airflow
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15💩2🔥1
Кстати...
113😢11👍4🔥3💩2
Я не мог не перепостить эту новость!

Нейминг просто 🔥
💩4
Forwarded from Клуб CDO (Denis Afanasev)
Как говориться - "как корабль назовешь" (не на правах рекламы, за название - пятерка)

Закрома – передовое российское ПО для хранения и управления корпоративными данными

Гибридное хранилище, предназначенное для безопасного и экономичного хранения и управления корпоративными данными произвольного формата в крупных организациях.
ЗАКРОМА обеспечивает быстрый поиск, предоставляет API для удобного взаимодействия и обладает мощным контролем доступа. В основе ЗАКРОМА лежит современный стандарт S3, который позволяет создавать высоконадежное хранилище для эффективного хранения больших объемов данных.

https://zakroma.ru/
50🔥268💩4
Я люблю смотреть футбол и горячо поддерживаю Челси в АПЛ. Там Oracle Cloud и Opta во время игры показывают всякие live-статистики о том, кто сколько пробежал, сколько касаний сделал в штрафной и так далее. Наткнулся на очень прикольный доклад про то, как это все работает (путь и в испанской La Liga, но суть понятна)

https://www.youtube.com/watch?v=yncU9F_FK8Y

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" продвигает датку в спорте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥6💩31
https://clickhouse.com/blog/a-new-powerful-json-data-type-for-clickhouse

В продолжении разговора про JSON и Clickhouse, последние в своем блоге выкатили мяготки-внутрянки про то, как же под капотом работает новый нативный тип JSON.

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" все еще радуется как ребенок JSON
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8💩4
https://vutr.substack.com/p/datahub-the-metadata-platform-developed

Хороший вводный пост про то, как устроен и эволюционировал DataHub (это который каталог данных).
У автора, на самом деле, оч неплохой блог и интересные посты, глубже, чем стандартная писака в инторнетах, с погружением в детали. Полистайте его блог, там много интересного.

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" который делится интересным блогом про датку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3💩31
https://xtable.incubator.apache.org

Наплодили форматов разных для таблиц, кто это будет все вместе собирать? Iceberg, Hive, Hudi, Delta Lake и так далее.

У Apache теперь появился X Table, тулза чтобы синхронизировать метаданные среди этого всего зоопарка.


@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" который держит обещание и не пишет про Iceberg (почти).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👍4💩4🥱21
В качестве пятничного юмора вашему вниманию представляется экспонат "Полочка" или что такое мутации в Clickhouse на больших объемах 😁


@ohmydataengineer
💩17😢7🔥3
https://dataengineeringcentral.substack.com/p/10-billion-row-challenge-duckdb-vs

Забавная статья о том, как сравнивали на одной машинке DuckDB, Polars и Daft и что из этого вышло. Первый так вообще какое-то время назад был из каждого утюга, но в итоге я пока не видел ни одного хорошо нагруженного production-ready решения. А в статье выше решение из коробки жиденько обделалось с датасетом на 16 гигов из Parquet. Причем в прошлом году, кажется, я читал пост этого же автора, с DuckDB были все те же проблемы с ООМ.

Конечно, тест можно было бы провести и поглубже, ну как минимум не один раз (для сравнения). Ну да ладно.

(По работе, возможно, предстоит потрогать Rust, поэтому и смотрю на статьи, связанные с обработкой данных и Растом)

Upd: в личные сообщения принесли дополнение к статье (by @dnbnero)

Статья немного странная.
Плюс когда стал перепроверять у себя - либо я что-то делаю не так, либо в статье заблуждение/ошибка/обман. Даже если брать сжатый parquet, строка в среднем весит 52 байта, что при 10 млрд записей никак не 16гб. А в оригинале утилита выдаёт несжатые файлы...

И в комментариях без меня написали, что зря ctas использовали в duckdb - он умеет запросы напрямую в с3 и паркеты зап
ускать


@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" напоминает, что модное и молодежное - не всегда... (ну вы поняли)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9💩43
https://vutr.substack.com/p/i-spent-6-hours-learning-apache-arrow

Долго для вас хранил мяготку, никому не отдавал, но пришло время - мне оч нравится этот блог и как статьи пишет автор в нем. Погружается достаточно глубоко в детали и очень все доступно поясняет. Как пример - как работает Apache Arrow.

Потыкайте в его блог, там еще очень много всяких интересных чтив.

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" не прячет от вас крутые блоги и статьи и не переписывает их своими словами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
26👍9💩3
https://www.uber.com/en-BG/blog/d3-an-automated-system-to-detect-data-drifts/

Статья 2-х годовалой давности, но все также интересная. О том как Uber работает с Data Drift для своих ML моделей.

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" это коротко и интересно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7👍3💩1
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71542

Я обещал ничего не рассказывать про Iceberg какое-то время, но такого обещания не было про Clickhouse.
Однако новость выше не могу пропустить! 🔥

Clickhouse в процессе добавления поддержки Iceberg каталога (на скриншоте пример чтения из Apache Polaris)

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" не нарушает своих обещаний!.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17💩32👍2
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-s3-tables-apache-iceberg-tables-analytics-workloads/

Ну что я могу поделать, если уже и Amazon подкидывает мне новости, которые я обещал не рассказывать? AWS выкатывает специальные Amazon S3 Tables бакеты, с нативной и встроенной поддержкой Apache Iceberg

По словам провайдера - specifically optimized for analytics workloads, resulting in up to 3x faster query throughput and up to 10x higher transactions per second compared to self-managed tables

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" все-таки иногда нарушает своих обещаний!.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13💩4👍2🔥2
Forwarded from Время Валеры
Интересные времена, оказывается разбивать данные на партиции в момент их заливки уже немодно, согласно Progressive Partitioning for Parallelized Query Execution in Google’s Napa

Внедрили динамическое партицирование для каждого запроса, потому что:
* Гранулярность партиций сильно зависит от конкретного запроса.
* Фиксированные партиции не справляются с перекошенным распределением данных и динамическими нагрузками.

Система использует прогрессивное партицирование, уточняя границы партиций итеративно до тех пор, пока не будет достигнута оптимальная гранулярность для запроса. Это позволяет балансировать между качеством разбиения и производительностью.

Как это работает?
1. Данные хранятся в LSM деревьях, где каждый апдейт добавляется в виде дельты (таких дельт в системе может быть тысячи).
2. Дельта - это иммутабельные (неизменяемые) снапшоты, и они образуются, когда данные из памяти (memtable) сбрасываются на диск. Вдобавок они отсортированы по ключам. Дельты попадают сначала в Level 0, где данные остаются отсортированными, но разные дельты могут перекрываться по ключам. Компактизация со временем переносит данные на следующий уровень, устраняя дублирование и перекрытия.
3. В каждой дельте есть свой B Tree индекс, позволяющий эффективно работать с широкими диапазонами ключей и выбирать нужную гранулярность в рамках дельты.
4. Min/max информация о ключах хранится как отдельные метаданные, позволяя быстро отфильтровать ненужные дельты еще до обхода B Tree.
5. Вместо того чтобы полагаться на статическое разбиение, система динамически партицирует данные в момент выполнения запроса.

В чем плюсы?
Быстрая запись: данные просто записываются в неизменяемые файлы (дельты), без затрат на реструктуризацию.
Эффективное чтение: запросы динамически получают оптимальные партиции, что минимизирует перекос нагрузки.
Масштабируемость: иерархическая структура B-деревьев и организация дельт позволяют LSM-деревьям работать с петабайтами данных и миллиардами запросов.

Этот подход помогает Google масштабировать свои хранилища, оставаясь гибкими и эффективными даже под нагрузкой в миллиарды запросов в день.

Интересно и неожиданно - не думал что партицирование будет динамическим, но логично.
👍24💩21
Помните, какое-то время назад просил заполнить опрос, на каких специалистов в публичном поле и каналы / блоги вы подписаны? Так вот NEWHR выпустили рейтинг и список.

В этом году ни в какие топы я не попал 😁, а в топе есть пара новых имен.

Если вам интересно посмотреть на полные рейтинги и списки экспертов из исследования можно тут.

@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" вне всяких рейтингов!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💩6👍4😢4