ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Data pipelines from zero to solid

Автор: Jfokus

Загружено: 2016-02-23

Просмотров: 6985

Описание: (Recorded at Jfokus 2016. http://www.jfokus.com)

Data pipelines from zero to solid

Collect lots of data, do something mysterious, make profit! The big data buzz affects everyone. We all have data, and we all have a hunch that we may be able to get something valuable out of it, but the step in between is somewhat foggy, both in terms of engineering and science.- This presentation is an attempt do demystify the practice of building reliable data processing pipelines. We will go through the necessary pieces needed to build a stable processing platform: data ingestion, processing engines, workflow management, schemas, and pipeline development processes. The presentation will also include component choice considerations and recommendations, as well as best practices and pitfalls to avoid, most learnt through expensive mistakes.

Lars Albertsson

Lars Albertsson has worked with data-intensive and scalable applications at Google, Spotify, Schibsted Media Group, natural language processing startup Recorded Future, and with stock exchange systems. He is now an independent consultant, helping companies build scalable data processing solutions.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Data pipelines from zero to solid

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Что такое конвейер данных? | Почему он так популярен?

Что такое конвейер данных? | Почему он так популярен?

Data Engineering Principles - Build frameworks not pipelines - Gatis Seja

Data Engineering Principles - Build frameworks not pipelines - Gatis Seja

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Making Apache Spark™ Better with Delta Lake

Making Apache Spark™ Better with Delta Lake

Everything You Need to Know About Big Data: From Architectural Principles to Best Practices

Everything You Need to Know About Big Data: From Architectural Principles to Best Practices

Jiaqi Liu - Building a Data Pipeline with Testing in Mind - PyCon 2018

Jiaqi Liu - Building a Data Pipeline with Testing in Mind - PyCon 2018

База данных, хранилище данных и озеро данных | В чем разница?

База данных, хранилище данных и озеро данных | В чем разница?

Big Data Architecture Options Compared and Contrasted! Big Data Architecture's Explained!

Big Data Architecture Options Compared and Contrasted! Big Data Architecture's Explained!

Real-Time Data Pipelines Made Easy with Structured Streaming in Apache Spark | Databricks

Real-Time Data Pipelines Made Easy with Structured Streaming in Apache Spark | Databricks

Data Engineering Patterns and Principles

Data Engineering Patterns and Principles

Data Engineering ft. Shashank Mishra

Data Engineering ft. Shashank Mishra

Введение в Apache Kafka от Джеймса Уорда

Введение в Apache Kafka от Джеймса Уорда

Data Pipeline Frameworks: The Dream and the Reality |  Beeswax

Data Pipeline Frameworks: The Dream and the Reality | Beeswax

Data Mesh Paradigm Shift in Data Platform Architecture

Data Mesh Paradigm Shift in Data Platform Architecture

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Learn to Efficiently Test ETL Pipelines

Learn to Efficiently Test ETL Pipelines

Data Pipelines Explained

Data Pipelines Explained

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

7 steps to build your own data pipeline

7 steps to build your own data pipeline

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]