#123 - Starburst : Accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une requête
DataGen
French - April 17, 2024 15:58 - 23 minutes - 53.5 MB - ★★★★★ - 1 ratingEntrepreneurship Business Careers data startup business frenchtech technologie datascience analytics analyst Homepage Download Apple Podcasts Google Podcasts Overcast Castro Pocket Casts RSS feed
Jérôme Campo est Solution Architect chez Starburst, la licorne américaine valorisée 3 milliards de $ qui propose une solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources, avec des grosses performances et avec des coûts très compétitifs. Pas très connue du grand public, c'est pourtant la solution qui est déjà utilisée par quasiment la moitié du CAC 40.
On aborde :
🔥 Son parcours entre Microsoft, Google, Cloudera et Starburst
🔥 La technologie Open Source sous-jacente fondée en 2012 chez Facebook (aka Presto)
🔥 Les 2 usages de Starburst : accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une seule requête
🔥 Où se positionne l’outil dans la stack versus le Data Warehouse, Fivetran, dbt…
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Starburst, la solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:41 Intro
03:34 À quoi sert Starburst ?
05:07 1er usage : accélérer l’accès au Data Lake (Hadoop)
07:17 Illustration avec Crédit Mutuel Arkea
09:59 2ème usage : attaquer plusieurs sources avec une seule requête (multi-source / multi-cloud)
12:51 Le positionnement de Starburst dans la Stack Data (Warehouse, Fivetran, dbt)
14:37 Paysage concurrentiel
15:55 La fonctionnalité de Starburst compatible avec l’approche Data Mesh
18:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
Le LinkedIn de Zak Wilson
Le User Group de Starburst
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