跳到页脚

标签：数据基础架构

高架高速公路

为及时的数据流处理设计准备生产的KAPPA架构

Amey Chaugule-
我们在Uber实施了Kappa体系结构，以大规模有效地回填流数据，以确保我们平台中的准确数据。
阅读更多
字云

更少的更多：工程数据仓库效率具有简约设计

Ritesh Agrawal-
数据科学可帮助Uber确定应将数据库中的哪些表置于另一个来源，以最大程度地提高数据仓库的效率。
阅读更多
大象

通过全局索引在Uber上的大型Apache Hadoop表的全局索引进行一致的数据分区

Nishith Agarwal-
在Uber的100多个PBACHEDAPACH HADOOP DATA LAKE中执行单个记录的更新，需要构建全球索引，该组件是管理数据簿记和查找的组件。
阅读更多
服务器架

在Uber的数据科学解决大数据挑战

阿图尔·古普特（Atul Gupte）-
Uber的工程师和数据科学家如何共同提出一种部分复制Vertica群集以更好地扩展我们的数据量的方法。
阅读更多
大象轮廓

DBEVENTS：一个标准化框架，可有效将数据摄入Uber的Apache Hadoop数据湖

Nishith Agarwal-
Uber工程师讨论了DBEVENTS的开发，这是一种用于高数据质量和新鲜度的变更数据捕获系统，能够在全球范围内运行。
阅读更多

QueryParser，用于解析和分析SQL的开源工具

马特·哈尔弗森-
QueryParser用Haskell编写，是Uber Engineering的开源工具，用于解析和分析SQL查询，从而易于识别大型数据仓库中的外交关系。
阅读更多

我们的数据科学工作台在Uber的涡轮增压分析

尼基尔·乔希（Nikhil Joshi）-
Uber Engineering的Data Science Workbench（DSW）是一个多合一的工具箱，利用汇总数据进行交互式分析和机器学习。
阅读更多

Uber的Presto和Apache Parquet的工程数据分析

Zhenxiao Luo-
抓住你的手指和普雷斯托！Uber工程如何使用Presto和Parquet建立快速，高效的数据分析系统。
阅读更多

流行文章