Com a Biblioteca Python Dask, você pode facilmente executar cálculos complexos em big data usando Python. Isso também pode ser alcançado usando CPUs e GPUs econômicas. Portanto, é importante distinguir entre manipulação e pré-processamento de dados, que podem ser realizados na CPU, e operações algorítmicas e processamento de imagem e vídeo, que são mais adequados para a GPU.

Ao trabalhar com o Apache Spark, frequentemente me deparei com um problema de desempenho comum, porém desafiador: embaralhamento excessivo. O embaralhamento pode tornar sua aplicação drasticamente lenta, tornando vital para os engenheiros de software encontrar maneiras eficazes de otimizar as tarefas do Spark.

Otimizar o acesso a dados nos Conjuntos de Dados Distribuídos Resilientes (RDDs) do Apache Spark pode aumentar significativamente o desempenho de aplicações de big data. O uso de estratégias eficazes pode levar a tempos de processamento mais rápidos e melhor utilização de recursos. Neste post, compartilharei técnicas práticas e exemplos reais que me ajudaram a otimizar o acesso a dados ao trabalhar com RDDs.

No mundo de gerenciamento de dados em rápida evolução, as empresas enfrentam o desafio de lidar com eficiência com quantidades cada vez maiores de dados. É aqui que duas poderosas soluções de armazenamento são úteis: Apache Iceberg e HDF5.

No mundo digital em rápida evolução de hoje, os dados se tornaram um ativo valioso para as empresas. Com o crescente volume de dados, as empresas precisam de soluções inovadoras para processar com eficiência essa vasta quantidade de informações. Entre essas tecnologias pioneiras está o Apache Iceberg.

O processamento de dados e o armazenamento de estatísticas são tarefas essenciais no mundo atual, orientado a dados. Ao se depararem com essas tarefas, os engenheiros geralmente precisam escolher entre ferramentas como PySpark e Scala.

No cenário digital atual, as empresas dependem fortemente de dados precisos para gerenciar suas operações. No entanto, muitas organizações ignoram a importância de estruturar esses dados de forma eficaz.

Mencionei em um post anterior que um dos motivos pelos quais experimentei o Couchbase foi seu serviço de análise integrado. O acesso é feito pelo menu esquerdo da interface do usuário, logo abaixo da opção “Pesquisar”

Como você pode ver no conjunto de resultados acima, as “colunas” representam as chaves do documento JSON subjacente e os valores correspondem aos dados na grade. As referências são as mesmas ao usar uma consulta DataGrid ou Couchbase UI.

No mundo atual, orientado por dados, as empresas geram enormes quantidades de dados a cada segundo. Quando processados e analisados de forma eficaz, esses dados se tornam uma fonte valiosa de informações. O Apache Spark é uma das ferramentas mais poderosas neste campo.

Há alguns anos, comecei um projeto paralelo que achei que seria divertido: agregar e enviar registros mensais da SEC para ETFs e fundos mútuos. Eu queria automatizar o processo de compilação de registros da SEC usando registros de índice enviados por empresas e atualizá-los conforme eles eram registrados.