Diese Blog-Beitragsreihe besteht aus 2 Beiträgen und behandelt die Gegenüberstellung einer Data Lakehouse/Data Warehouse-Architektur auf Basis von Apache Spark zu klassischen (analytischen) relationalen Datenbanksystemen. Der Vergleich betrachtet ausschließlich den Einsatz in Cloud-Umgebungen. Hierbei werden sowohl die Unterschiede als auch die Gemeinsamkeiten der beiden Architekturansätze dargestellt. Des Weiteren werden ausschlaggebende Kriterien zur Findung der optimalen Lösung für den eigenen Anwendungsfall aufgezeigt.
In diesem letzten Teil der Blogreihe über einen Umzug von Oracle zu Snowflake wollen wir uns genauer die Besonderheiten in Jobs ansehen, auf die du…
In den ersten Teilen der Blogreihe haben wir beschrieben, wie du DataStage Jobs von (beispielsweise) Oracle auf Snowflake umstellen kannst. In diesem…
In Teil 3 haben wir uns angesehen, wie DataStage an eine Snowflake angebunden werden kann. In diesem Teil wollen wir uns ansehen, wie ein Job…
In den ersten beiden Teilen dieser Blog-Reihe haben wir uns den Kontext angeschaut, in dem wir uns mit dem Umzug von Oracle zur Snowflake…
Es geht hier um einen Umzug der Daten einer Data Warehouse Anwendung von einer on-premise Oracle Datenbank auf eine cloudbasierte Snowflake Datenbank.…
Wir haben einen Kunden mit einem großen DWH-Umfeld auf eine Reise in die Cloud unterstützt. Mehrere tausend DataStage Jobs verteilt in mehreren…
Hat der letzte Blogartikel „Matillion ETL – Datenintegration für und in der Cloud“ dein Interesse geweckt und du kannst es kaum erwarten, deine ersten…
Willkommen zurück!
Schön, dass Du dabeigeblieben bist und nach einem ersten Überblick über das User-Interface jetzt die ersten Schritte in der…
Im Rahmen dieser Blogserie werden wir Euch Schritt-für-Schritt mit in die Wolke nehmen, damit Ihr Eure ersten eigenen Gehversuche und Erfahrungen mit…
Die Cloud ist derzeit das Buzzword für Unternehmen, die überlegen ihre Datenbankinfrastruktur zu modernisieren oder gar ein neues Data Warehouse…
