Полезное чтение про данные, технологии и не только։ - Apache Arrow nanoarrow [1] библиотека на С от создателей Apache Arrow для работы с форматом Arrow, звучит как масло-масляное, а реально нужная библиотека для создания надстроек для других языков. Напомню, Apache Arrow теперь используют во второй версии Pandas для значительно ускорения работы с датафреймами - How fast is DuckDB really? [2] обзор производительности DuckDB от одного из ангельских инвесторов в MotherDuck и CEO Fivetran. Результаты ожидаемые - DuckDB работает быстрее многого, а ещё интересный вывод что MacBook Pro существенно обгоняет даже производительные сервера. - Unified Streaming And Batch Pipelines At LinkedIn: Reducing Processing time by 94% with Apache Beam [3] о том как команда LinkedIn существенно ускорила производительность в обработке данных используя Apache Beam. Признаюсь я Apache Beam нигде ещё не применял и не знаю живых примеров рядом, но продукт интересный, может и надо присмотреться подробнее - DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database [4] DragonflyDB - это эдакая замена Redis, с тем что обещают лучшую скорость для задач для key-value баз данных. В мае они же выпустили версию 1.0 [5] и декларировали 25-кратное ускорение по сравнению с Redis. Продукт с открытым кодом, а инвестиции они получают под развитие облачной версии DragonflyDB cloud - The Right To Be Free From Automation [6] статья в Noema с рассуждениями о том обладают ли люди правом отказа от автоматизации работы, там упоминается история компании Pick n Pay которая попыталась в Южной Африке внедрить терминалы самооплаты и столкнулась с бойкотом профсоюзов и была вынуждена эти терминалы демонтировать. Ссылки: [1] arrow.apache.org/blog/20…-release [2] www.fivetran.com/blog/ho…b-really [3] engineering.linkedin.com/blog/20…ing-proc [4] siliconangle.com/2023/03…database [5] dragonflydb.io/blog/dr…on-ready [6] www.noemamag.com/the-rig…tomation #opensource #data #readings