Sinopse do Episódio "YugaByteDB - Banco de Dados Distribuído com Consistência e Transações [ACID]"

Nesse episódio você irá descobrir um novo banco de dados que realiza transações distribuídas e que é totalmente pronto para o kubernetes.Iremos navegar nas diversas características e recursos do banco de dados open-source que foi inicialmente desenvolvido dentro do Facebook. O YugaByteDB oferece suporte as apis de Postgres e Cassandra ou seja, você pode de forma transparente mover seus workloads com mínimo esforço para dentro da plataforma.Transações [ACID] Distribuídas = http://bit.ly/3ui2flxRaft-Consensus = http://bit.ly/3uie7Eq Luan Moreno = https://www.linkedin.com/in/luanmoreno/

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• A Day in a Life of a Founding Engineer at StarTree: Apache Pinot with Neha Pawar
• Simplificando Projetos de Analytics utilizando dbt e Modern Data Stack com Matheus Willian, Head of Data Engineering na One Way Solution
• Conferência Kafka Summit 2023 London
• Cloudera CDP & Stream Processing para Real-Time Analytics com André Araújo, Field Engineer, Data in Motion na Cloudera
• Connecting Data Engineering and ML to Build an Efficient End-to-End Data Product Flow with Aurimas Griciūnas
• Dremio & Iceberg for Building an Open-Source Data Lakehouse with Dipankar Mazumdar, Data Advocate at Dremio
• Simplify Data Engineering Projects in Your Lakehouse with Delta Lake Framework with Matthew Powers & Denny Lee, Developer Advocates at Databricks
• Spark on Kubernetes [SPOK] with Hudson Buzby, Solutions Architect at Spot.io
• SQLMesh | Streamlining Python & SQL Transformations with Tobias Mao, Co-Founder & CTO at Tobiko Data
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• Kafka on Kubernetes using Strimzi with Jakub Scholz, Senior Principal Software Engineer at Red Hat
• A Day in a Life of Data Engineer at Netflix with Xinran Waibel
• Mastering Apache Airflow with Marc Lamberti, Head of Customer Education at Astronomer
• ETL no Airflow de Forma Inteligente e Escalável usando Astro Python SDK com Tatiana Martins, Staff Software Engineer na Astronomer
• Databricks como Plataforma de Lakehouse para Times de Dados
• Confluent Community Catalysts Brazukas: Dissecando o Apache Kafka [Round 1]
• A Day in a Life of a Co-Founder, Commiter & PMC Member of Apache Flink with Timo Walther
• Harnessing The Power of Data Observability on Elementary for dbt Users with Maayan Salom
• Enabling User-Facing Analytics using Apache Pinot with Kishore Gopalakrishna
• A Day in a Life of a Director of Airflow Engineering with Kaxil Naik at Astronomer
• Conferência Microsoft Ignite 2022: Anúncios e Novidades
• Cube: Reshaping Business Intelligence for Data Engineers with a Headless BI Platform
• Dremio: The De-Facto Open Data Lakehouse Platform with Alex Merced, Developer Advocate at Dremio
• Bytewax: The Next Data Processing Framework Generation in Python
• A Day in a Life of a Field CTO at Confluent - Data in Motion with Kai Waehner
• Sistema de OLAP em Tempo Real: ClickHouse para Big Data e Queries Ad-Hoc
• Conferência Snowflake Summit 2022: Anúncios e Novidades por Mateus Oliveira
• Conferência Data+AI Summit 2022 da Databricks: Anúncios e Novidades por Luan Moreno
• O Desafio da Engenharia de Dados com Filipe Comparini, Head de Dados da LuizaLabs
• Apache Cassandra: O Banco de Dados NoSQL de Missão Crítica e Tempo-Real da Fortune 500
• O Desafio da Engenharia de Dados com Wellington C. Faria, Lead Analytics Engineer do NuBank
• Apache Pulsar: A Plataforma de Streaming Distribuída mais Completa do Mercado com Samuel Matioli
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• Casos de Uso e Experiências de Campo com Apache Spark
• Big Data no Google GCP com Lucas Magalhães
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• Casos de Uso e Experiência de Campo com Apache Kafka
• Apache Kafka é um Banco de Dados Relacional?
• Big Data no Kubernetes
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• The Brighter Side of COVID-19 for Data Engineers [English Tips]
• Strimzi - Adding Intelligence on Your Kafka on Kubernetes Deployment with Jakub Scholz
• The Rise of Apache Airflow for Data Pipeline Orchestration with Marc Lamberti
• Carreira de Data Engineer Internacional
• Engines de Processamento de Big Data - [Python e SQL]
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• Dw vs. Data Lake vs. MDW vs. Data Lakehouse para Pipeline de Dados
• Azure Flagship Product - Synapse Analytics as De-Facto to Build Data Pipelines and Reliable [MDWs]
• YugaByteDB - Banco de Dados Distribuído com Consistência e Transações [ACID]
• Arquiteturas de Big Data - Lambda, Kappa e Layered [Camadas]
• Apache Kafka no Kubernetes [Strimzi Operator]