• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Radical Speed for SQL Queries on Databricks: Photon Under the Hood скачать в хорошем качестве

Radical Speed for SQL Queries on Databricks: Photon Under the Hood 4 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Radical Speed for SQL Queries on Databricks: Photon Under the Hood
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Radical Speed for SQL Queries on Databricks: Photon Under the Hood в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Radical Speed for SQL Queries on Databricks: Photon Under the Hood или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Radical Speed for SQL Queries on Databricks: Photon Under the Hood в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Radical Speed for SQL Queries on Databricks: Photon Under the Hood

Join this session to hear from the Photon product and engineering team talk about the latest developments with the project. As organizations embrace data-driven decision-making, it has become imperative for them to invest in a platform that can quickly ingest and analyze massive amounts and types of data. With their data lakes, organizations can store all their data assets in cheap cloud object storage. But data lakes alone lack robust data management and governance capabilities. Fortunately, Delta Lake brings ACID transactions to your data lakes – making them more reliable while retaining the open access and low storage cost you are used to. Using Delta Lake as its foundation, the Databricks Lakehouse platform delivers a simplified and performant experience with first-class support for all your workloads, including SQL, data engineering, data science & machine learning. With a broad set of enhancements in data access and filtering, query optimization and scheduling, as well as query execution, the Lakehouse achieves state-of-the-art performance to meet the increasing demands of data applications. In this session, we will dive into Photon, a key component responsible for efficient query execution. Photon was first introduced at Spark and AI Summit 2020 and is written from the ground up in C++ to take advantage of modern hardware. It uses the latest techniques in vectorized query processing to capitalize on data- and instruction-level parallelism in CPUs, enhancing performance on real-world data and applications — all natively on your data lake. Photon is fully compatible with the Apache Spark™ DataFrame and SQL APIs to ensure workloads run seamlessly without code changes. Come join us to learn more about how Photon can radically speed up your queries on Databricks. Connect with us: Website: https://databricks.com Facebook:   / databricksinc   Twitter:   / databricks   LinkedIn:   / databricks   Instagram:   / databricksinc   Databricks is proud to announce that Gartner has named us a Leader in both the 2021 Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems and the 2021 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms. Download the reports here. https://databricks.com/databricks-nam...

Comments
  • Accelerating Data Ingestion with Databricks Autoloader 4 года назад
    Accelerating Data Ingestion with Databricks Autoloader
    Опубликовано: 4 года назад
  • From Query Plan to Performance: Supercharging your Apache Spark Queries using the Spark UI SQL Tab 5 лет назад
    From Query Plan to Performance: Supercharging your Apache Spark Queries using the Spark UI SQL Tab
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Radical Speed on the Lakehouse: Photon Under the Hood 3 года назад
    Radical Speed on the Lakehouse: Photon Under the Hood
    Опубликовано: 3 года назад
  • S2024 #18 - Databricks Photon / Spark SQL (CMU Advanced Database Systems) 1 год назад
    S2024 #18 - Databricks Photon / Spark SQL (CMU Advanced Database Systems)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Advancing Spark - Databricks Photon First Look 4 года назад
    Advancing Spark - Databricks Photon First Look
    Опубликовано: 4 года назад
  • Секрет оптимизации SQL-запросов — понимание порядка выполнения SQL 2 года назад
    Секрет оптимизации SQL-запросов — понимание порядка выполнения SQL
    Опубликовано: 2 года назад
  • 22. Оптимизация объединений в Spark и понимание группировки для более быстрых объединений | Объед... 2 года назад
    22. Оптимизация объединений в Spark и понимание группировки для более быстрых объединений | Объед...
    Опубликовано: 2 года назад
  • The Parquet Format and Performance Optimization Opportunities Boudewijn Braams (Databricks) 6 лет назад
    The Parquet Format and Performance Optimization Opportunities Boudewijn Braams (Databricks)
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Physical Plans in Spark SQL—continues - David Vrba (Socialbakers) 6 лет назад
    Physical Plans in Spark SQL—continues - David Vrba (Socialbakers)
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Intro to Delta Lake 4 года назад
    Intro to Delta Lake
    Опубликовано: 4 года назад
  • Making Apache Spark™ Better with Delta Lake 5 лет назад
    Making Apache Spark™ Better with Delta Lake
    Опубликовано: 5 лет назад
  • 41 Data Warehousing using DBSQL | SQL Warehouses on Databricks | SQL Query Performance Tuning 10 месяцев назад
    41 Data Warehousing using DBSQL | SQL Warehouses on Databricks | SQL Query Performance Tuning
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Everyday I'm Shuffling - Tips for Writing Better Apache Spark Programs 10 лет назад
    Everyday I'm Shuffling - Tips for Writing Better Apache Spark Programs
    Опубликовано: 10 лет назад
  • Photon: A High-Performance Query Engine for the Lakehouse 4 года назад
    Photon: A High-Performance Query Engine for the Lakehouse
    Опубликовано: 4 года назад
  • Databricks SQL Analytics Deep Dive for the Data Analyst 4 года назад
    Databricks SQL Analytics Deep Dive for the Data Analyst
    Опубликовано: 4 года назад
  • Spark Execution Plans for Databricks 2 года назад
    Spark Execution Plans for Databricks
    Опубликовано: 2 года назад
  • Databricks, Delta Lake and You 4 года назад
    Databricks, Delta Lake and You
    Опубликовано: 4 года назад
  • SparkSQL: A Compiler from Queries to RDDs: Spark Summit East talk by Sameer Agarwal 8 лет назад
    SparkSQL: A Compiler from Queries to RDDs: Spark Summit East talk by Sameer Agarwal
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Common Strategies for Improving Performance on Your Delta Lakehouse 5 лет назад
    Common Strategies for Improving Performance on Your Delta Lakehouse
    Опубликовано: 5 лет назад
  • The Azure Spark Showdown - Databricks VS Synapse Analytics 4 года назад
    The Azure Spark Showdown - Databricks VS Synapse Analytics
    Опубликовано: 4 года назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5