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O blockchain tem sido temas de dicussõs sobre a forma de olhar diversas soluções e conceitos de negócios que estão implementadas. As criptomoedas são bastante conhecidas já, e a solução de base (blockchain) tem sido aplicado em outros tipos de soluções, por exemplo: 20 Blockchain Use Cases for 2018 You Should Know 50+ Examples of
Com todas as evoluções tecnológicas, o processamento de dados potenciou novos negócios e mercados, no entanto também vieram alguns problemas. Principalmente relacionados a privacidade e propriedade dos dados. As empresas possuem um manancial de dados, e nós somos os principais produtores, como um estudo anual da DOMO demonstra o crescimento da volumetria nas diversas fontes de
Base de dados em formato column store, é um caminho para executar queries analíticas em SQL. Algumas bases de dados já possuem funcionalidades que permitem esta utilização. Por muitas vezes, em soluções de analytics, manter a solução simples traz bons resultados. Atualmente, as bases de dados relacionais representam uma grande fatia dos sistemas de armazenamento de dados,
As soluções de base de dados, vem a evoluir de forma acelerada, seja pelo advento do Big Data, seja pelo esforço de tecnologias Open-Source. A base de dados MariaDB, é das tecnologias que tem me chamado a atenção e de forma positiva. Em sua recente versão, a 10.3, agora há suporte para PL/SQL, uma grande
O Apache NiFi é um projeto de software da Apache Software Foundation, que permite a automação do fluxo de dados entre sistemas. Pode ser comparado como uma mistura do Oracle Goldengate e ODI, ambas ferramentas da Oracle. O projeto é escrito usando programação baseada em fluxo e fornece uma interface de usuário baseada na web
O ramfs, permite criar uma estrutura de filesystem em memória, e como óbvio, é uma estrutura volátil, portanto, todo cuidado é pouco para não se perder os dados. Mas para alguns caso é interessante para acelerar o processamento. Para “migrar” os dados do MariaDB para uma ramfs, é necessário seguir os seguintes passos: 1) Criar
Apache Kafka é um serviço de mensagens de grande throughput e baixa latência para publicar mensagens em tempo real. Softwares que foram utilizados: Oracle Database 12c Oracle Goldengate 12c para Base de Dados Oracle Oracle Goldengate 12c para Big Data (Big Data Adapters) Apache Kafka 2.11 Configurações do processo de replicação: 1) Processo de extração (extract): Configuração
Para replicar (CDC) dados para o Hive via Goldengate, neste exemplo irei utilizar os processos de extract e pump. Como exemplo vou replicar (CDC) de uma tabela XPTO. Estou a mencionar o CDC (Change Data Capture), pois para o carregamento inicial, irei exemplificar com outra ferramenta que é o Sqoop. Para a configuração do pump, será necessário
Com a crescente realidade das tecnologias escaláveis de baixo custo e grande desempenho, o Big Data vem se afirmando cada dia mais como um conceito indispensável para as empresas, que precisam melhorar e acelerar as capacidades de decisão e com uma excelente adequação a realidade de crise financeira em escala mundial. O mergulho neste oceano
Em tempos, fiz um post sobre o Galera cluster, que é um mecanismo mais sofisticado e que se tem apostado mais. No entanto uma simples replicação de dados entre um MASTER e SLAVE pede uma configuração simples. Este SLAVE pode servir ter um servidor dedicado para leitura e queries de suporte a decisão, retirando
