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EPISODE · Mar 30, 2023 · 1H 16M

DatabaseCast 98: MPP e ferramentas do mercado

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Neste episódio, Mauro Pichiliani (@pichiliani), Wagner Crivelini (@wcrivelini) e os convidados Fredie Guimarães ([email protected]) e Hugo Rozestraten ([email protected]) conversam sobre processamento paralelo massivo (MPP), tecnologia muito usada nos grandes Data Warehouses da atualidade. Importante dizer que esta gravação foi feita no meio da pandemia. Por esta razão, não são comentadas algumas funcionalidades incorporadas nos produtos de MPP desde então. Ainda assim, este episódio apresenta uma visão geral da tecnologia e excelentes dicas de implementação e bom uso. Sobre a citação do Fredie em relação ao “skew” de dados. Para quem não está familiarizado, trata-se do conceito estatístico de “skewness”, que se refere à assimetria dos dados numa distribuição. Ou seja, os dados estão mais concentrados em uma determinada faixa de valores, deixando a distribuição desigual ou, no caso, assimétrica. Mais detalhes neste link. Como sempre, colaborem com nosso podcast deixando seus comentários, impressões e sugestões! RE-LANÇAMENTO: Caneca Datas SQL https://www.colab55.com/@databasecast/mugs/caneca-datas-sql Livro do banco de dados MongoDB escrito pelo Mauro Pichiliani! Veja este livro na Amazon e no Clube de Autores pelos links abaixo: https://www.amazon.com.br/dp/B01L4PERBC https://www.clubedeautores.com.br/book/216555--Introducao_ao_MongoDB Não deixe de nos incentivar digitando o seu comentário no final deste artigo, mandando e-mail para [email protected], seguindo o nosso twitter @databasecast, vendo informações de bastidores no nosso Tumblr e curtindo a nossa página no Facebook e no Google+.

Neste episódio, Mauro Pichiliani (@pichiliani), Wagner Crivelini (@wcrivelini) e os convidados Fredie Guimarães ([email protected]) e Hugo Rozestraten ([email protected]) conversam sobre processamento paralelo massivo (MPP), tecnologia muito usada nos grandes Data Warehouses da atualidade.

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DatabaseCast 98: MPP e ferramentas do mercado

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This episode is 1 hour and 16 minutes long.

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This episode was published on March 30, 2023.

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