Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Озеро-хранилище (lakehouse) данных робко появилось около восьми лет назад, когда организации искали золотую середину между беспорядочностью озер данных (data lakes) и замкнутой суетливостью хранилищ данных (warehouses). Новый архитектурный паттерн привлек несколько последователей, но рост не был впечатляющим. Однако в 2025 г., согласно новому исследованию Dremio, благодаря стечению обстоятельств озера-хранилища данных будут развиваться весьма активно, сообщает портал BigDATAwire. В 2010 г., когда наступила эра больших данных, Hadoop стала самой популярной технологией, поскольку она позволяла создавать большие кластеры из недорогих стандартных серверов X86 для хранения и обработки петабайтов данных гораздо дешевле, чем существовавшие дорогие хранилища данных и устройства, построенные на специализированном оборудовании. Позволяя клиентам сбрасывать большие объемы полуструктурированных и неструктурированных данных в распределенную файловую систему, кластеры Hadoop получили прозвище «озера данных». Клиенты могли обрабатывать и преобразовывать данные для своих конкретных аналитических нужд по требованию, реализуя так называемый подход «structure on read» (стратегия сбора и анализа данных, при которой их структура определяется во время чтения). Это существенно отличалось от подхода «structure on write» (структура определяется при записи), который использовался в типичных хранилищах данных того времени. До появления Hadoop предприятиям приходилось тратить время на преобразование ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.