Snowflake Catalog Linked Database (CLD): Breaking Data Silos Without Moving Data

DuckDB4 Hot5 min2 d agoAI

DuckDB Skills for Claude Code

DuckDB Skills for Claude Code bổ sung nhiều khả năng mới cho Claude Code, cho phép sử dụng DuckDB CLI để đọc file dữ liệu, chạy truy vấn và chuyển đổi định dạng. Plugin này hỗ trợ làm việc với spatial data, khám phá object storage, tìm kiếm tài liệu và truy hồi các phiên làm việc trước. Các kỹ năng được triển khai thông qua CLI DuckDB giúp xử lý hiệu quả nhiều loại file dữ liệu khác nhau. Đây là giải pháp hữu ích cho lập trình viên cần xử lý phân tích dữ liệu trực tiếp trong môi trường Claude Code.

Plugin duckdb-skills giúp Claude Code mở rộng khả năng xử lý dữ liệu với nhiều kỹ thuật hữu ích từ DuckDB CLI.

#ai-agent #sql #data-engineering Source

Polars Blog18 Hot7 min16 d agoAI

Pre-release of Polars 2.0

Polars là thư viện DataFrame viết bằng Rust có API Python, và bản pre‑release 2.0 đang được công bố. Phiên bản này tích hợp streaming engine vào mọi truy vấn lazy, cho phép thực hiện xử lý luồng thay vì tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Với streaming engine, các truy vấn lazy có thể làm việc trên tập dữ liệu lớn hơn RAM mà mức tiêu thụ bộ nhớ gần như không đổi, đồng thời giảm thời gian thực hiện do tránh việc sao chép dữ liệu trung gian. Việc đưa streaming engine vào mô hình lazy cho thấy cách mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn mà không cần thay đổi API hiện tại, nên các nhà phát triển cân nhắc nâng cấp để xử lý workload out‑of‑core. Bản pre‑release vẫn có thể thay đổi, vì vậy trước khi áp dụng trong sản phẩm nên kiểm tra tính ổn định và benchmark trên dữ liệu thực tế.

Polars 2.0 giới thiệu công cụ streaming cho tất cả các truy vấn lazy, giúp xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

#python #data-engineering #polars Source

Crunchy Data38 Hot17 min1 mo agoAI

Postgres 19: How Our Advice Has Changed Since...

Bài viết đánh giá lại những lời khuyên trước đây về các tính năng như COPY, TOAST, BRIN, covering indexes và partitioning trong PostgreSQL, xem xét những thay đổi từ các phiên bản Postgres gần đây và đưa ra khuyến nghị cho phiên bản sắp tới (Postgres 19).

Một lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu PostgreSQL 19 mới nhất, đặc biệt là về các kỹ thuật như COPY, TOAST, BRIN, và cách sử dụng các chỉ mục bù và phân vùng hiệu quả, giúp cải thiện hiệu suất và quản lý tài nguyên trong ứng dụng hiện đại.

#database #postgresql #data-engineering Source

databricks37 Hot11 min1 mo agoAI

Branching databases like code: a CI/CD pattern for Lakebase, in production at Glaspoort

Glaspoort áp dụng mô hình CI/CD cho OLTP trên Databricks Lakebase bằng cách nhánh từ môi trường sản xuất, tạo cơ sở dữ liệu tạm theo từng pull request (PR), và sử dụng migration làm nguồn sự thật duy nhất.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống OLTP với môi trường sản xuất phức tạp, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng mô hình nhánh cơ sở dữ liệu như mô hình nhánh mã để tự động hóa CI/CD một cách an toàn và hiệu quả.

#database #cicd #databricks Source

JavaScript in Plain English28 Hot6 min2 mo agoAI

LeetCode for Data Engineers? What Actually Works in 2026

LeetCode vốn hướng đến lập trình viên phần mềm, trong khi phỏng vấn data engineer lại yêu cầu kỹ năng khác. Bài viết gợi ý những nội dung thực tế cần luyện tập cho data engineer vào năm 2026.

Bạn nên đọc bài này để khám phá những kỹ năng thực tế và kỹ thuật cụ thể của data engineering—khác với các câu hỏi về lập trình truyền thống—để chuẩn bị tốt cho các cuộc phỏng vấn năm 2026.

#career #sql #data-engineering Source

databricks1 Hot9 min9 d agoAI

A practical approach to end-to-end Solvency II reporting in Databricks

Trong lĩnh vực tài chính, việc tuân thủ quy định Solvency II luôn đòi hỏi quy trình báo cáo phức tạp. Databricks cung cấp một nền tảng duy nhất cho phép triển khai toàn bộ chu kỳ báo cáo Solvency II như một workflow được quản lý, kết nối dữ liệu, mô hình và AI để đơn giản hóa việc tuân thủ và phân tích kịch bản. Giải pháp này giúp các tổ chức tài chính giảm thời gian báo cáo từ vài tuần xuống còn vài ngày, đồng thời tăng tính nhất quán và giảm sai sót. Đối với các lập trình viên làm việc trong lĩnh vực FinTech, bài viết này cung cấp hướng dẫn thực tế về cách thiết lập hệ thống báo cáo end-to-end trên Databricks. Bạn sẽ học được cách tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu lớn và tích hợp các mô hình rủi ro phức tạp vào một nền tảng thống nhất.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách triển khai chu trình báo cáo Solvency II toàn diện trên Databricks với quy trình được quản lý tập trung.

#ai-agent #big-data #databricks Source

Snowflake Community1 Hot6 min9 d agoAI

The Chatbot I Built With OpenAI in 2025, and Why I Wouldn’t Build It That Way Today

Bối cảnh của bài viết là một chatbot được xây dựng bằng OpenAI API vào năm 2025. Nguyên nhân kỹ thuật dẫn đến quyết định thay đổi kiến trúc là việc sử dụng direct completion API với prompt engineering, thay vì sử dụng các model chuyên dụng hơn như GPT-4 Turbo. Hệ quả là hiệu suất không tối ưu với chi phí cao hơn và độ trễ đáng kể. Điều đáng học là việc lựa chọn model phù hợp và kiến trúc hệ thống phù hợp có thể cải thiện hiệu quả đáng kể, như việc chuyển sang sử dụng function calling và GPT-4 Turbo cho cùng một use case.

Bài này giúp lập trình viên tránh mắc phải những sai lầm khi xây dựng chatbot bằng OpenAI bằng cách rút ra kinh nghiệm từ dự án thực tế.

#llm #openai #bots Source

Dev Interrupted1 Hot6 min10 d agoAI

Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis

Trong bối cảnh bùng nổ ứng dụng AI, công nghệ data ingestion đang đối mặt với cuộc khủng hoảng nghiêm trọng do nhu cầu xử lý dữ liệu khổng lồ vượt quá khả năng cung ứng. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các system như Airbyte gặp phải bottleneck khi xử lý concurrent pipelines và metadata management không hiệu quả, dẫn đến hệ quả là các agent (thực thể xử lý dữ liệu) rơi vào trạng thái starving - thiếu dữ liệu để xử lý. Điều đáng học là việc tối ưu hóa data ingestion pipeline bằng cách áp dụng sharding strategies và caching mechanism tại nguồn dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất lên tới 70% như case study của Michel Tricot từ Airbyte. Các công ty cần cân nhắc đầu tư vào kiến tractus data ingestion có khả năng scale-out để đáp ứng nhu cầu xử lý real-time data từ hàng ngàn nguồn khác nhau, đặc biệt khi NVIDIA vừa chính thức mua lại Hugging Face và OpenClaw 2.0 đã hỗ trợ multiplayer mode.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu về cuộc khủng hoảng nhập dữ liệu và cách các công nghệ mới như Hugging Face và NVIDIA đang giải quyết vấn đề này.

#ai-agent #data-engineering #crawling Source

Snowflake Catalog Linked Database (CLD): Breaking Data Silos Without Moving Data

Recommended for you

Bình luận

DuckDB Skills for Claude Code

Pre-release of Polars 2.0

Postgres 19: How Our Advice Has Changed Since...

Branching databases like code: a CI/CD pattern for Lakebase, in production at Glaspoort

LeetCode for Data Engineers? What Actually Works in 2026

A practical approach to end-to-end Solvency II reporting in Databricks

The Chatbot I Built With OpenAI in 2025, and Why I Wouldn’t Build It That Way Today

Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads