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Depuis plusieurs années, nous intervenons chez des organisations qui disposent déjà d’un entrepôt de données, d’outils d’ingestion modernes, parfois même d’une équipe data structurée. Pourtant, le même constat revient presque systématiquement : les transformations analytiques sont difficiles à comprendre, difficiles à faire évoluer et encore plus difficiles à auditer. Les tables finales existent. Les dashboards fonctionnent. Mais lorsqu’il faut modifier …
Un article pour rappeler les principes de bases du langage SQL par des exemples de code.
Découvrez dans cet article complet comment Hive transforme vos fichiers distribués en tables SQL interrogeables, les différences clés entre HQL et SQL classique, et des exemples concrets pour créer, requêter et optimiser vos tables Big Data. Une lecture indispensable pour les data analysts, ingénieurs et architectes Big Data.
Data Lake ou Data Warehouse ? Le premier offre souplesse et volume, le second structure et performance. Le bon choix dépend de vos données, de vos usages… et de votre maturité data.
