DuckDB: 현대적인 분석용 데이터베이스 가이드 DuckDB는 SQLite의 분석 버전을 지향하는 임베디드 분석 데이터베이스입니다. 별도의 서버 설정 없이 로컬 환경에서 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있으며, CSV, Parquet, JSON 등 다양한 파일 형식을 직접 쿼리할 수 있습니다. 이 글에서는 DuckDB의 아키텍처부터 설치 방법, 그리고 실무에서 활용할 수 있는 다양한 SQL 예제까지 상세히 다룹니다.
DuckDB: A Modern Analytics Database Guide DuckDB is an embedded analytical database designed as SQLite's analytics counterpart. It enables fast analysis of large datasets locally without server setup and directly queries CSV, Parquet, and JSON files. This guide covers DuckDB's architecture, installation, and practical SQL examples.
No-ETL Data Pipeline Using StarRocks MViews Discover how to integrate diverse data sources in real-time using StarRocks Materialized Views without complex ETL. This guide covers complete pipeline implementation from data loading to visualization, featuring StarRocks and Apache Iceberg scenarios for cost reduction and high performance.
StarRocks MView를 활용한 No-ETL 데이터 파이프라인 구현 복잡한 ETL 프로세스 없이 StarRocks의 Materialized View로 다양한 데이터 소스를 실시간 통합하는 방법을 소개합니다. StarRocks 내부 테이블과 Apache Iceberg를 원천으로 하는 두 시나리오를 통해 데이터 적재부터 Apache Superset 시각화까지 완전한 파이프라인을 구현하며, 운영비용 절감과 뛰어난 쿼리 성능을 달성하는 실무 가이드입니다.
Deploying NVIDIA NIM Microservice in a Private Environment This guide explains how to securely and efficiently deploy LLM models like llama-3.2-3b-instruct in a private environment using NVIDIA NIM Microservice on PAASUP DIP. It supports both Python code integration and no-code workflows with Flowise, ideal for diverse enterprise AI applications.
PAASUP DIP로 구축하는 엔터프라이즈 LLM 서빙 가이드: Nvidia NIM #2 PAASUP DIP 환경에서 NVIDIA NIM Microservice를 활용해 Private 환경에 LLM 모델(예: llama-3.2-3b-instruct)을 안전하고 효율적으로 배포하는 방법을 단계별로 안내합니다. Python 코드 호출과 Flowise 노코드 워크플로우를 모두 지원해 다양한 엔터프라이즈 AI 서비스 구축에 최적화된 실전 가이드입니다.
Creating Custom Map Charts in Apache Superset This guide provides a step-by-step approach to visualizing custom maps in Apache Superset using GIS data.
Modern Data Pipeline Implementation with Paasup DIP: Framework Application and ELT Monitoring Dashboard #4 Discover how PaaS-UP DIP team's spark-batch framework achieves 50% development productivity improvement with ELT monitoring dashboard implementation. Experience dramatically reduced code complexity compared to pure libraries and real-time operational monitoring system built on Apache Superset.
파스업DIP로 구현하는 현대적 데이터 파이프라인: 프레임워크 적용과 ELT모니터링 대시보드 #4 파스업DIP 개발팀의 spark-batch 프레임워크를 활용해 개발 생산성 50% 향상과 ELT 모니터링 대시보드 구축을 소개합니다. 순수 라이브러리 대비 코드 복잡도 현저히 감소하고 Apache Superset 기반 실시간 운영 모니터링 체계를 구현했습니다.