Hogyan lehet adatokat átvinni a Greenplum anyagiasított nézetéből a ClickHouse-ba?
Data Engineer
Milyen szereped volt egy 4 fős csapatban, és hogyan látod a karriered 3-4 év múlva, milyen célokat tűzöl ki?
Összesen hány letöltés volt — magas szintű feladatok, szálak?
Mennyire ismeri a Pythont?
A CTE sok memóriát használ — amikor nagy memóriaigényünk van, mi történik az adatokkal?
Metaadatokat adunk bemenetként, és ez ezek alapján létrehoz egy áramlást — hogyan teszi lehetővé ez a meglévő áramlások gyors átvitelét régi rendszerekből a tervezettbe?
Nagy tárolás volt — mennyire volt nehéz kézzel karbantartani térfogatokban és tárgyakban?
A lekérdezés szempontjából megnézhetjük, mi történik az adatokkal, beleértve, hogy milyen típusú joinokat — milyen típusú joinokat láthatunk ott?
Hogyan működtek az analitikus függvények (ablakfüggvények)?
Kafka-val semmi sem nehéz, a lényeg az adatok feldolgozása — milyen részletekre kell figyelni?
Hogyan töltsük be az adatokat Kafka-ból a ClickHouse-ba streaming segítségével valós idejű jelentésekhez?
Milyen olvasási típus van a ClickHouse-ban?
Volt-e vezető vagy más irányította a 4 fős csapatot?
A tárhely a Data Vault séma szerint épült — te is fejlesztetted, karbantartottad? Kézzel adtál hozzá hubokat, linkeket?
Hogyan lehet adatokat átvinni a Greenplum és Trino-ból a ClickHouse-ba?
A Greenplum melyik típushoz tartozik inkább — OLTP vagy OLAP?
Vannak már munkalehetőségeid?
Ismersz olyan Rustban írt, több szálon futó, nagyon gyors könyvtárat, ami helyettesítheti a Pandas-t Data Science és Big Data esetén?
A swap fájlok — hogyan befolyásolják a teljesítményt? Mikor fordulhatnak még elő swap fájlok?
A Data Vault egy kényelmes eszköz, de sok objektum van. Meg tudnád magyarázni a különbséget a hubok, linkek és szatelitek között?