Hive 테이블을 Unity Catalog로 업그레이드하는 방법
(번역: Youngkyong Ko) Original Blog Post 이 블로그에서는 업그레이드하는 HMS 테이블의 종류에 따라 다양한 방법을 사용하여 Hive 메타스토어(HMS)* 테이블을 Unity Catalog(UC)로 원활하게 업그레이드하는...
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예측 최적화(Predictive Optimization)를 소개합니다: 더 빠른 쿼리, 더 저렴한 저장 공간, 더 적은 노력
예측 최적화는 사용자가 손가락 하나 까딱하지 않고도 최고의 성능과 비용 효율성을 위해 레이크하우스 테이블 데이터 레이아웃을 지능적으로 최적화합니다.
델타 라이브 테이블(DLT) 파이프라인에 소프트웨어 개발 및 DevOps 모범 사례 적용
(번역: Dongwook Kim) Original Blog Post 데이터브릭스 델타 라이브 테이블(DLT)은 데이터 엔지니어가 작성하고 유지 관리해야 하는 코드의 양을 줄여 강력한 데이터 처리 파이프라인의...
리포지토리에서의 커밋 코드 충돌 해결을 위한 새로운 기능 : Merge, Rebase, Pull
데이터브릭스는 개발자 경험을 간소화하기 위해 최선을 다하고 있으며, 데이터브릭스 리포지토리에 추가적인 Git 기능을 공개하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이제 사용자는 리포지토리 UI에서 직접 Git...
The Simplification of AI Data
데이터 과학자 팀에게 고품질의 AI 모델을 구축하는 데 있어 가장 큰 어려움이 무엇인지 물으면 거의 만장일치로 데이터에 액세스하고 관리하는 것이라고 말할 것입니다. 수년...
Apache Spark와 Hadoop: 협업
우리는 종종 Apache Spark가 하둡 에코시스템에 어떻게 적합한지, 그리고 기존 하둡 클러스터에서 Spark를 어떻게 실행할 수 있는 지에 대한 질문을 받습니다. 이 블로그는 이러한...