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            • 注目コメント
            • 新着コメント
            misshiki
            “こうした問題を解消し、DWHのようなデータ管理・クエリ性能と、データレイクのような柔軟性・拡張性を両立させようというのがデータレイクハウスです。”

            その他
            sh19910711
            "テーブルフォーマットは、オブジェクトストレージ上の複数のファイルを仮想的にテーブルとして扱い、いわゆるACIDトランザクションやスナップショット管理、スキーマの変更管理、パーティショニングなどをサポート"

            その他

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              触ってわかるデータレイクハウス（Parquet, Iceberg, Trino）

              この記事は毎週必ず記事がでるテックブログLoglassTechBlog Sprint の79週目の記事です！ 2年間連続...この記事は毎週必ず記事がでるテックブログLoglassTechBlog Sprint の79週目の記事です！ 2年間連続達成まで残り27週となりました！ 昨今、データエンジニアリングの重要性が高まるなか、データレイクハウスという言葉を聞く機会が増えてきました。一方で、BI、DWH、データレイクといった分野は、色のついた商用製品であったり大規模な技術スタックになったりと気軽に触りにくい印象があったりもして個人的に最近はあまり触れてこなかった分野でした(15年程前はだいぶBI製品にお世話になりましたが)。 でも、実はかじってみると美味しい、単なる食わず嫌いだったかもしれません。この記事では前半にデータレイクハウスを概観しつつ後半に軽くハンズオンしてみたいと思います。チョイスは、最も使われるフォーマットである Apache Parquet 、S3 Tables の元となっている Apach

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              • nekoruri2025/03/19nekoruri
              • knj29182025/03/01knj2918
              • clavier2025/02/26clavier
              • misshiki2025/02/25misshiki
              • ugo_uozumi2025/02/24ugo_uozumi
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