레일즈의 철학을 유지하며 성장하기: Buzzsprout의 실용주의적 접근
Buzzsprout는 기술적 순수성보다 비즈니스 성장에 집중하며, 레일즈의 기본 설정(Vanilla Rails)과 의견(Opinions)을 최대한 수용하는 실용주의적 개발 방식을 고수한다.
RE: https://chaos.social/@tolik518/116580660860235251
the backend for that graph is a #Rust service that hits the Strong app API and dumps everything into a #ClickHouse DB
Designing or running ClickHouse in production? “The Control Tower Behind ClickHouse” walks through how the server process actually coordinates everything.
Read More: https://zalt.me/blog/2026/05/clickhouse-control-tower
DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0
Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто-то задыхается на боевой OLTP-базе под аналитической нагрузкой. Кто-то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого-то накопились данные из десятка систем-источников, и существующих средств уже не хватает. У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи. За годы работы в банках, ритейле и системной интеграции мы пришли к простой картине: для среднего и крупного бизнеса большинство DWH-проектов сводится к четырёхзонной архитектуре поверх двух специализированных движков. Не Inmon, не Kimball-star-schema, не Data Vault 2.0 - и при этом не «modern data stack как у Databricks один-в-один». В этой статье разберу архитектуру по зонам, потом честно скажу что осталось живо от классических методологий и где они продолжают работать, а где безнадёжно отстали от колоночной эры. И в конце - типичные ошибки, которые наблюдаем в проектах коллег и собственных пилотах.
https://habr.com/ru/articles/1035136/
#dwh #data_warehouse #clickhouse #apache_iceberg #trino #lakehouse #data_engineering #архитектура_данных #data_vault #dba
PostgreSQL Analytics : It's a Trap!
Код как документация: как мы строим самодокументируемые витрины данных в Почте Mail
В аналитике больших данных есть старая проблема: код ETL-витрин живет своей жизнью, а документация — своей. Изменяешь логику, забываешь обновить описание колонки — и через месяц никто не помнит, что означает wallet_cards_category_hits. В Почте Mail (VK) мы решили эту проблему системно, разработав внутренний фреймворк, который делает код витрины и ее документацию неразрывными. На связи Дима Швеенков. Я все так же руковожу направлением аналитики в команде и отвечаю за данные в Почте Mail , а теперь еще и отвечаю за DWH в VK Tech . В предыдущих статьях я подробно рассказывал о нашем Data Driven-подходе к работе с данными, а также, в частности, как мы работаем со Spark и какие ключевые проблемы с данными мы решили, чтобы построить свое хранилище данных. Сегодня хотел бы остановиться на более узкой теме — как держать в порядке документацию, если у вас такое же огромное хранилище, как и у нас. Материал короткий, но, надеюсь, будет для вас полезным.
https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/1032686/
#big_data #apache_spark #airflow #clickhouse #sql #документация #dwh #metadata #dbt #vk_tech
ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 1. Мутации
Нет, клик не превратится в этого монстра. В него превратитесь вы, если не будете знать того, о чем эта статья.
https://habr.com/ru/articles/1033982/
#clickhouse #слияния #мутации #изменение_данных #alter #mergetree #dml
Bit of a pg_clickhouse news dump: A blog post, the v0.3.0 release, and a PGConf.dev talk next week.
ClickHouse для больших данных: полный гайд по интеграции с NoSQL‑экосистемой
Когда классические SQL‑базы падают под аналитической нагрузкой, а Hadoop‑кластер напоминает чемодан без ручки — пора искать новое решение. В этой статье разбираем, как ClickHouse в связке с NoSQL‑экосистемой закрывает бреши в высоконагруженных проектах. Разберём архитектурные ловушки, Best Practices и честно оценим, где этот инструмент экономит миллионы, а где может создать проблемы.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1022158/
#clickhouse #nosql #big_data #аналитика_данных #kafka #olap #архитектура_данных
Zeyang
bot
tolik518
Mahmoud Zalt
Habr
Bleme
David Wheeler
