ru
Feedback
How to DWH with Python

How to DWH with Python

Открыть в Telegram

Data Engineering practices, cases and implementation hints 👨‍💻 by @bryzgaloff

Больше
461
Подписчики
Нет данных24 часа
Нет данных7 дней
Нет данных30 дней

Загрузка данных...

Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Облако тегов
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
апрель '23
апрель '23
+3
в 0 каналах
март '23
+4
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+3
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+3
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+6
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+11
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+23
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+449
в 0 каналах
Дата
Привлечение подписчиков
Упоминания
Каналы
29 апреля0
28 апреля0
27 апреля0
26 апреля0
25 апреля+1
24 апреля0
23 апреля0
22 апреля+1
21 апреля0
20 апреля0
19 апреля0
18 апреля0
17 апреля0
16 апреля0
15 апреля0
14 апреля0
13 апреля0
12 апреля0
11 апреля0
10 апреля0
09 апреля0
08 апреля0
07 апреля0
06 апреля0
05 апреля+1
04 апреля0
03 апреля0
02 апреля0
01 апреля0
Посты канала
Wow, have you known about this awesome hardware benchmarks page for ClickHouse? 🤩 See it: https://benchmark.clickhouse.com/h
Wow, have you known about this awesome hardware benchmarks page for ClickHouse? 🤩 See it: https://benchmark.clickhouse.com/hardware/ Results are contributed by ClickHouse users with various setups: from local laptops and bare metal VMs to cloud filesystems like AWS EFS. In particular, I was interested in AWS EFS/EBS comparison: both are quite bad when compared to bare metal (which is no surprise 🤓) but with a huge advantage of EBS on cold runs 👍🏻 Hot runs EFS/EBS performance is comparable: both are about 6 times worse than bare metal. Thus, both options are good for a quick MVP. EC2+EBS is a simpler setup while EFS can be attached to a disposable serveless ClickHouse container run as an ECS task.

2
#youtube #briefly #ethereum Ethereum Data Analysis and Ingestion in AWS 🎥 YouTube talk + slides with transcription What's inside: — Building a realtime API for calculating tokens balances. — Public vs own Ethereum nodes comparison. — Support for other EVM and non-EVM blockchains. Pick the most suitable format, same story: — 🗒 Slides with a transcription for the video. — ⚡️ A super-quick summary (2 minutes read). — 📰 The original article, Medium.
1 065
3
#briefly #ethereum How to export a full Ethereum history into S3, efficiently https://blockchain.works-hub.com/learn/how-to-export-a-full-ethereum-history-into-s3-efficiently-f37df A brief summary of my original article about building a Data Platform for Ethereum: — Which node to use: a free public one, a node provider, or run your own? — Start querying right away: public BigQuery datasets with Ethereum data. — How large is the dataset and how to process it cost-efficiently? — Implementing a real-time Ethereum data ingestion. Give it a chance if the original article is too long for you but you are interested in the best practices for Ethereum data engineering 😉
692
4
#article #ethereum Exporting the full history of Ethereum into S3 https://medium.com/@tony.bryzgaloff/how-to-dump-full-ethereum-history-to-s3-296fb3ad175 (author: @bryzgaloff) What's inside: — BigQuery public datasets with Ethereum data: how to transfer to S3 quickly. — Alternative approach: exporting data from a public Ethereum node. No need to run your own node! — Processing uint256 with AWS Athena. — Processing realtime updates from Ethereum. — Best Data Engineering practices to process Ethereum data. A short summary inside 👇
1 970
5
Подготовил конспект статьи от Shopify о сетапе Airflow на 10 тысяч DAG'ов со 150 тысячами запусков в день. Сэкономит вам время на прочтении и поможет освежить в памяти в будущем. #briefly #airflow Airflow: scaling out recommendations by Shopify https://telegra.ph/Airflow-scaling-out-recommendations-by-Shopify-06-03 What's inside: — Cloud Storage vs Network File System. — Metadata retention policy. — Manifest file. — Consistent distribution of load. — Concurrency management. — Using different execution environments. Origin: Lessons Learned From Running Apache Airflow at Scale
0