NYC Apache Iceberg™ Community Meetup

Beschreibung

🧊 Apache Iceberg kehrt in den Big Apple zurück! 🗽 Wir bringen die Apache Iceberg™-Community für einen Tag technischer Vorträge, praktischer Einblicke und Gespräche mit den Menschen, die die Zukunft der offenen Dateninfrastruktur gestalten, nach New York zurück. Egal, ob Sie Iceberg in der Produktion einsetzen, es für Ihr Lakehouse evaluieren oder das Ökosystem erkunden, dieses Meetup ist eine Gelegenheit, von Praktikern zu lernen, sich mit anderen Dateningenieuren zu vernetzen und aus der Praxis zu lernen, was moderne Datenteams erlebt haben. Datum: 20. August Möchten Sie sprechen? 🎤 Reichen Sie hier Ihr CFP ein: https://forms.gle/K3SsWXpXJKgkrPc88 Ort: Amazon JFK27 - Hank ​Agenda• 14:00 Uhr – 14:30 Uhr: Türen öffnen, Snacks und Networking Vortragsbeschreibungen:Ali Alemi, AWS — Pr. Specialist Solutions Architect Unter-Sekunden-B Betrugsbekämpfung trifft auf agentische KI: Streaming, Iceberg und automatisierte Forensik Eine Zahlung wird innerhalb von 800 Millisekunden als Betrug gekennzeichnet, nachdem sie ein Konto erreicht hat, und innerhalb von fünf Sekunden kehrt ein KI-Agent sie um und untersucht autonom sechs Monate Historie, verfolgt die Spuren des Täters und liefert einen forensischen Bericht, der für die Compliance bereit ist – ganz ohne menschliches Eingreifen. Der Vortrag verfolgt diese zehnsekündige Reise, um zu zeigen, wie Echtzeit-Daten und Apache Iceberg agentische KI die Geschwindigkeit und Tiefe verleihen, um nicht nur Betrug zu erkennen, sondern ihn auch zu lösen, von sofortigen Abhilfemaßnahmen bis hin zu automatisierten Untersuchungen. Er schließt mit der schwierigsten Designfrage: wann der Agent eigenständig handeln sollte und wann er einen Menschen hinzuziehen sollte. Jayce Slesar, BETA Technologies — Dateninfrastruktur-Ingenieur Iceberg für massive Flugzeug-Telemetrie Ein Überblick darüber, wie BETA Technologies Iceberg und Trino verwendet, um Billionen von Datenpunkten mit blitzschnellen Geschwindigkeiten abzufragen und die Bedürfnisse Dutzender Teams in der Organisation zu erfüllen, die Flugdaten analysieren. Conor McCarter, Prequel — Mitbegründer Lass uns physisch werden: Beschleunigung der Iceberg-Tabellenreplikation Offene Tischformate wie Iceberg bieten unabhängigen Engines ein gemeinsames Regelwerk, was eine dritte Replikationsoption jenseits proprietärer physischer Replikation und engine-basierter logischer Replikation freischaltet: nicht-proprietäre physische Replikation. Naiv betrachtet scheint dies einfach zu sein – ein Snapshot auswählen, seine Dateien aus den Manifesten auflisten, sie parallel kopieren und eine neue Tabelle veröffentlichen – aber das Arbeiten unter der Abfrage-Engine wirft schwierige Fragen zur Autorisierung in Multi-Tenant-Lakes auf und ob Sie den logischen Zustand der Quelltabelle tatsächlich reproduziert haben. Der Vortrag behandelt die plattformübergreifende Implementierung von Prequel und die Iceberg-Funktionen, die dies verkomplizieren (Partitionsumwandlungen und -evolution, positionale vs. Gleichheitslöschungen, Schemastrukturänderungen mit liegengebliebenen Spalten in Parquet, historische Metadatenexposition) und teilt die Architektur, die sich daraus ergeben hat, und hinterlässt den Teilnehmern eine praktische Checkliste zum direkten Arbeiten mit Iceberg-Speicher. Über PuppyGraph PuppyGraph ist die erste und einzige Echtzeit-, Zero-ETL-Graph-Abfrage-Engine auf dem Markt, die Unternehmen in die Lage versetzt, bestehende relationale Datenspeicher in weniger als 10 Minuten in ein einheitliches Graphmodell umzuwandeln und dabei die Kosten, Latenz und Wartungshürden traditioneller Graphdatenbanken zu umgehen. 💬 Tritt der PuppyGraph Community Slack bei 📚 Schau dir den PuppyGraph Engineering Blog an 📲 Folge PuppyGraph auf LinkedIn & Twitter 🖥️ Abonniere PuppyGraph YouTube 💾 Lade die PuppyGraph Forever Free Developer Edition herunter (keine Anmeldung & keine Zahlung erforderlich) ​​Über AWS Egal, ob Sie nach generativer KI, Rechenleistung, Datenbankspeicher, Inhaltsbereitstellung oder anderen Funktionen suchen, AWS bietet die Dienste, die Ihnen helfen, anspruchsvolle Anwendungen mit mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu erstellen. AWS ist der größte Anbieter von Cloud-Diensten weltweit. https://aws.amazon.com/ Bei AWS ist Apache Iceberg ein Open-Source-Tabellenformat, das das Management von Tabellen vereinfacht und gleichzeitig die Leistung verbessert. AWS-Analytics-Dienste wie Amazon SageMaker Lakehouse, Amazon S3Tables, Amazon EMR, Amazon Glue, Amazon Athena und Amazon Redshift unterstützen nativ Apache Iceberg, sodass Sie leicht transaktionale Datenseen auf Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) auf AWS aufbauen können. Zusätzliche Ressourcen und Informationen: 📚 Workshop: Apache Iceberg auf AWS ausführen 📚 Blogs: Apache Iceberg auf AWS 📚 AWS Prescriptive Guidance: Verwendung von Apache Iceberg auf AWS 🖥️ Abonniere AWS Events und AWS Developers 💜 Wir stellen ein, tritt unserem Team bei Über Microsoft Fabric Während KI jede Branche umgestaltet, bleibt eine Wahrheit konstant: Daten sind nicht mehr nur ein Vermögen – sie sind Ihr Wettbewerbsvorteil. Das Tempo der KI erfordert einfachen Datenzugriff, schnellere Einblicke und die Fähigkeit, ohne Reibung zu iterieren. Doch viele Organisationen werden von fragmentierten Datenbeständen und veralteten Systemen zurückgehalten. Microsoft Fabric wurde entwickelt, um diesen Moment zu treffen – Ihre Daten zu vereinheitlichen, Ihre Architektur zu vereinfachen und Ihren Weg zu beschleunigen, eine KI-geführte Organisation zu werden. Apache Iceberg ist das verbindende Element, das es nativen und Drittanbietern ermöglicht, nahtlos zu integrieren und interoperabel zu arbeiten, ohne dass die Benutzer komplexe Lösungen zur Seenverwaltung aufbauen oder warten müssen. Fabric OneLake ist ein einziger Ort, um Daten in Iceberg- und Delta-Lake-Formaten zu speichern und darauf zuzugreifen. Darüber hinaus bietet es einen einheitlichen Katalog, der durch die Iceberg REST-Spezifikation unterstützt wird und eine nahtlose Integration mit Ihren bevorzugten Tools wie Fabric-nativen Engines, Databricks, Snowflake, ClickHouse und vielen weiteren ermöglicht. Einführung in Microsoft Fabric Einführung in Microsoft OneLake Erfahren Sie mehr über Iceberg in Microsoft Fabric Verbinden Sie sich mit OneLake über Iceberg REST-gestützte Tabellen-APIs Über ClickHouse Gegründet im Jahr 2009, führt ClickHouse die Branche mit seinem Open-Source-Spalten-Datenbanksystem an, das von der Vision geleitet wird, die schnellste OLAP-Datenbank weltweit zu werden. Das Unternehmen ermöglicht es Benutzern, Echtzeitanalysen über SQL-Abfragen zu generieren und legt dabei Wert auf Geschwindigkeit beim Umgang mit steigenden Datenmengen. 📚 Machen Sie den Anfang auf ClickHouse Github 💬 Tritt dem ClickHouse Slack-Kanal bei ​💜 Wir stellen ein, tritt unserem Team bei!