Artwork

A tartalmat a Data on Kubernetes Community biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Data on Kubernetes Community vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Dok Talks #151 - Analytics with Apache Superset and ClickHouse // Vijay Anand Ramakrishnan

33:00
 
Megosztás
 

Manage episode 342009147 series 2865115
A tartalmat a Data on Kubernetes Community biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Data on Kubernetes Community vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

https://go.dok.community/slack
https://dok.community

With:
Vijay Anand Ramakrishnan - Database Administrator, ChistaDATA
Bart Farrell - Head of Community, Data on Kubernetes Community

ABSTRACT OF THE TALK

This talk concerns performing analytical tasks with Apache Superset with ClickHouse as the data backend. ClickHouse is a super fast database for analytical tasks, and Apache Superset is an Apache Software foundation project meant for data visualization and exploration. Performing analytical tasks using this combo is super fast since both the software are designed to be scalable and capable of handling data of petabyte scale.

BIO

Vijay Anand is based out of Chennai (India), working as a Database Administrator in ChistaDATA. He has extensive experience in ClickHouse, Python and has contributed as a technical lead in multiple organizations building ClickHouse based solutions. His areas of interest include database design, building software solutions using open source technologies. He is the author of a book on ClickHouse titled "Up and Running with ClickHouse".

KEY TAKE-AWAYS

Real time analytics, Data exploration and Visualization

  continue reading

243 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 342009147 series 2865115
A tartalmat a Data on Kubernetes Community biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Data on Kubernetes Community vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

https://go.dok.community/slack
https://dok.community

With:
Vijay Anand Ramakrishnan - Database Administrator, ChistaDATA
Bart Farrell - Head of Community, Data on Kubernetes Community

ABSTRACT OF THE TALK

This talk concerns performing analytical tasks with Apache Superset with ClickHouse as the data backend. ClickHouse is a super fast database for analytical tasks, and Apache Superset is an Apache Software foundation project meant for data visualization and exploration. Performing analytical tasks using this combo is super fast since both the software are designed to be scalable and capable of handling data of petabyte scale.

BIO

Vijay Anand is based out of Chennai (India), working as a Database Administrator in ChistaDATA. He has extensive experience in ClickHouse, Python and has contributed as a technical lead in multiple organizations building ClickHouse based solutions. His areas of interest include database design, building software solutions using open source technologies. He is the author of a book on ClickHouse titled "Up and Running with ClickHouse".

KEY TAKE-AWAYS

Real time analytics, Data exploration and Visualization

  continue reading

243 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás