Экстрактор v.3.4: Сегменты vs Партиции | Инкрементальная выгрузка + Apache Kafka

В этом видео компания Денвик Аналитика рассказывает о ключевых обновлениях релиза Экстрактора 3.4. Вы узнаете: чем отличаются сегменты и партиции как работает инкрементальная выгрузка данных как изменился механизм обновления данных что дает поддержка Apache Kafka как устроено хранение данных в PostgreSQL и ClickHouse 💡 В ролике показано: как сегменты позволяют обновлять данные через индексируемые поля как партиции влияют на физическое хранение данных риски при работе с большим количеством файлов практический пример выгрузки данных ⏱ Таймкоды: 00:00 — Введение и обзор обновлений 00:30 — Что такое сегменты 02:47 — Пример выгрузки с сегментами 04:10 — Что такое партиции 05:25 — Отличия сегментов и партиций 06:16 — Ограничения и ошибки при чтении 🚀 Кому будет полезно: Data Engineers Backend разработчикам BI-аналитикам DevOps специалистам Всем, кто работает с ETL и потоками данных сегменты vs партиции, инкрементальная выгрузка, extractor 3.4, Денвик, apache kafka, clickhouse, postgresql, data engineering, etl процессы, обработка данных 📌 Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить разбор интеграции с Kafka и новые обновления Денвик!