Generated by All in One SEO v4.8.8, this is an llms.txt file, used by LLMs to index the site.

# CedrusData

Российская lakehouse-платформа

## Sitemaps

- [XML Sitemap](https://cedrusdata.ru/sitemap.xml): Contains all public & indexable URLs for this website.

## Записи

- [Блог](https://cedrusdata.ru/blog) - Читайте последние новости CedrusData: анонсы, события, кейсы внедрения, экспертные статьи. Узнайте о развитии экосистемы российских решений для работы с данными
- [Мария Ткачева: «Риск ошибки ИИ слишком велик»](https://cedrusdata.ru/blog/risk-ai) - CedrusData стала ключевым элементом дата-архитектуры, позволив выстроить безопасную кросс-доменную аналитику в рамках Data Mesh
- [Актуальные проблемы реализации data-стратегии в российских компаниях | Запись выступления](https://cedrusdata.ru/blog/data-problems-in-it) - Рассматриваем сложности, с которыми сталкиваются российские компании при попытке масштабирования процессов принятия решений на основе данных
- [CedrusData присоединяется к направлению дата-сервисов VK Tech](https://cedrusdata.ru/blog/cedrusdata_with_vktech) - Мы объединяемся с VK Tech, чтобы усилить lakehouse-платформу VK Data Platform нашими data-решениями
- [Lakehouse против классического DWH](https://cedrusdata.ru/blog/lakehouse-vs-dwh) - Разбираем ключевые отличия архитектур и помогаем определить, когда переход на Lakehouse решит проблемы инфраструктуры, а когда лучше сделать выбор в пользу DWH
- [Обзор рынка технических каталогов данных](https://cedrusdata.ru/blog/technical-data-catalog-review) - Hive Metastore становится узким местом в современных стеках. Мы сравнили ключевых игроков. В фокусе не только фичи, но и реальная зрелость каталогов для продакшена
- [Substrait — lingua franca для баз данных](https://cedrusdata.ru/blog/substrait-lingua-franca) - Промежуточный формат для обмена планами запросов между системами. Снимает боль диалектов SQL, позволяет делать pushdown в разные бэкенды и избавляет от повторного парсинга
- [Настоящий бенчмарк lakehouse-движков](https://cedrusdata.ru/blog/nastoyashhij-benchmark-lakehouse-dvizhkov) - Клан Presto (CedrusData, Presto, Trino) против клана Impala (Doris, Impala, StarRocks). DuckDB в качестве арбитра. Только 1 SQL-запрос, 1 узел и много database internals
- [Безопасность Lakehouse: эволюция контроля доступа к данным](https://cedrusdata.ru/blog/lakehouse-access-control) - Apache Ranger был стандартом в эпоху Hadoop, но в Lakehouse его модель рискованна. Какая архитектура станет новым фундаментом безопасности распределенных архитектур
- [Все, что вы хотели знать о Lakehouse, но боялись спросить](https://cedrusdata.ru/blog/lakehouse-explanation) - Lakehouse: что это на самом деле? Разбираем ключевые принципы, преимущества и подводные камни новой архитектуры данных. Читайте в статье
- [Архитектура высокопроизводительных распределенных SQL-движков](https://cedrusdata.ru/blog/architecture-sql) - В статье рассматриваются архитектурные паттерны, обеспечивающие производительность высокопроизводительных SQL-движков, на основе анализа существующих реализаций
- [Как мы переписали ядро Trino на Rust](https://cedrusdata.ru/blog/yadro-trino-rust) - Почему выбрали Rust и DataFusion в качестве основы решения, с какими сложностями столкнулись и какие очевидные (и нет) преимущества получили в результате
- [Релиз CedrusData 458-23](https://cedrusdata.ru/blog/release-458-23) - В новом релизе CedrusData 458-23 мы добавили параллельное чтение данных из Vertica и экран для обслуживания таблиц Iceberg. Это упрощает управление Lakehouse
- [Релиз CedrusData 458-22](https://cedrusdata.ru/blog/cedrusdata-458-22) - В новом релизе CedrusData мы сделали акцент на трех ключевых аспектах: производительности ядра, удобстве веб-интерфейса и расширении возможностей коннекторов.
- [Как Trino читает данные из файлов Parquet](https://cedrusdata.ru/blog/kak-trino-chitaet-dannye-iz-failov-parquet) - В данной статье мы рассмотрим, как в Trino реализовано чтение информации из озера данных на примере файлов в формате Parquet.
- [Релиз CedrusData 405-2](https://cedrusdata.ru/blog/release-cedrusdata-405-2) - Кэш метаданных файлов Parquet, поддержка OpenTelemetry, новые возможности анализа производительности запросов, запущенных в другом кластере.
- [Релиз CedrusData 406-1](https://cedrusdata.ru/blog/release-cedrusdata-406-1) - Оптимизированный коннектор к Greenplum, новый способ визуализации планов запросов
- [Релиз CedrusData 410-1](https://cedrusdata.ru/blog/release-cedrusdata-410-1) - Ускорение запросов к partitioned таблицам Hive и новый способ аутентификации в JDBC коннекторах
- [Релиз CedrusData 417-1](https://cedrusdata.ru/blog/release-cedrusdata-417-1) - Новый cost-based оптимизатор, локальный дисковый кэш для ускорения работы с озерами данных, коннектор к Teradata
- [Массивно-параллельная обработка запросов в Trino](https://cedrusdata.ru/blog/trino-massively-parallel-processing) - Как Trino обеспечивает быстрое выполнение запросов с помощью массивно-параллельной архитектуры
- [Динамические фильтры в Trino](https://cedrusdata.ru/blog/trino-dynamic-filtering) - Ускоряем обработку SQL-запросов в Trino c помощью динамической фильтрации (dynamic filtering)
- [Релиз CedrusData 422-1](https://cedrusdata.ru/blog/release-cedrusdata-422-1) - CedrusData 422-1: улучшения в Iceberg коннекторе и расширенная интеграция с LDAP
- [CedrusData Catalog — новый технический каталог с поддержкой Iceberg REST API](https://cedrusdata.ru/blog/cedrusdata-catalog-novyy-tehnicheskiy-katalog-s-podderzhkoy-iceberg-rest-api) - Мы выпустили новый технический каталог для аналитических платформ, который поддерживает спецификацию Iceberg REST API. Рассказываем, зачем это нужно вам и нам
- [CedrusData и TData подписали партнерское соглашение](https://cedrusdata.ru/blog/cedrusdata-i-tdata-podpisali-partnerskoe-soglashenie) - Компании направят совместные усилия и экспертизу на создание комплексных решений по аналитике данных
- [Архитектура оптимизатора Trino](https://cedrusdata.ru/blog/inside-trino-optimizer) - В данной статье мы рассмотрим оптимизатор запросов Trino: реляционное представление операторов, интерфейс оптимизатора, алгоритм применения трансформаций.
- [Выбрасываем Java и кратно ускоряем Spark/Trino… Или пока нет? | Запись выступления](https://cedrusdata.ru/blog/java-spark-presto) - Velox — высокопроизводительная C++ библиотека для ускорения Presto, Spark, аналитических СУБД. Обсуждаем архитектуру, преимущества и готовность к использованию
- [Composable systems | Запись выступления](https://cedrusdata.ru/blog/composable-systems) - Рассмотрим, какой набор инструментов в арсенале у современных разработчиков баз данных на Java для повышения производительности и эффективности
- [Быстрая обработка данных в Data Lake с помощью SQL | Запись выступления](https://cedrusdata.ru/blog/data_lake-sql) - SQL-движки умеют выполнять SQL-запросы к файлам в озере данных, что позволяет компаниям более гибко анализировать данные за счет уменьшения потребности в ETL
- [Выполнение SQL-запросов в Presto/Trino | Запись выступления](https://cedrusdata.ru/blog/sql-presto-trino) - Особенности работы serverless SQL-движка для распределённых запросов: выполнение запросов, оптимизация, распределение задач и управление ресурсами
- [Обработка данных в Data Lake с помощью Trino | Запись выступления](https://cedrusdata.ru/blog/data-lake-with-trino) - Как ключевые оптимизации и локальные кэши обеспечивают высокую производительность Trino при работе с озерами данных
- [Разработка нативного акселератора SQL-запросов на Rust для Trino | Запись выступления](https://cedrusdata.ru/blog/rust-trino) - Почему выбрали Rust и DataFusion в качестве основы решения CedrusData Engine, с какими сложностями столкнулись, какие преимущества получили в результате
- [ЗАКРОМА.Хранение сертифицировано для работы CedrusData](https://cedrusdata.ru/blog/zakroma-sert) - Мы успешно завершили сертификацию технологической совместимости массивно-параллельного SQL-движка CedrusData Engine с объектным S3-хранилищем ЗАКРОМА.Хранение
- [Выбор в пользу производительности: почему S7 Airlines остановилась на CedrusData](https://cedrusdata.ru/blog/case-s7) - Опыт миграции S7 Airlines с Dremio на высокопроизводительный движок CedrusData за 3 месяца
- [Инфраструктура платформ данных на основе Lakehouse](https://cedrusdata.ru/blog/lakehouse-data-platform-infrastructure) - За пределами вычислений и хранения: почему инфраструктура — ключевой элемент современных data-платформ
- [Почему компании переходят на Lakehouse](https://cedrusdata.ru/blog/lakehouse-in-companies) - Как новая архитектура данных вытесняет устаревшие: сравнение подходов, обзор технологий и пошаговый план перехода для компаний
- [SQL-движок CedrusData совместим с Object Storage от VK Tech](https://cedrusdata.ru/blog/vk-tech-storage) - VK Tech и CedrusData подтвердили совместимость аналитического SQL-движка CedrusData Engine с объектным S3-хранилищем VK Object Storage
- [Trino в Авито. Возможности CedrusData Catalog | Lakehouse Meetup](https://cedrusdata.ru/blog/meetup-avito) - Митап о практическом опыте развития Lakehouse как системы, а также о кейсах внедрения Trino и Iceberg в России
- [Trino в Лемана Тех, Project Nessie как каталог данных в Азбуке Вкуса | Lakehouse Meetup](https://cedrusdata.ru/blog/trino-lemana-nessie-azbukavkusa) - Митап о практическом опыте внедрения open-source проектов, круглый стол о проблемах Lakehouse
- [Безопасность lakehouse-платформ](https://cedrusdata.ru/blog/lakehouse-platform-safety) - Рассказываем о ключевых преимуществах архитектуры lakehouse — масштабируемости и высокой скорости внедрения новых функций
- [CedrusData подтвердила совместимость с S3-хранилищем YADRO](https://cedrusdata.ru/blog/cedrusdata-yadro-tatlin-object) - CedrusData подтвердила совместимость распределенной SQL-системы для создания аналитических платформ с S3-хранилищем YADRO TATLIN.OBJECT
- [Как развернуть Hive Metastore для работы с CedrusData](https://cedrusdata.ru/blog/hive-metastore-with-cedrusdata) - В данной статье мы рассмотрим процесс развертывания Hive Metastore для работы с данными в локальной файловой системе
- [Интеграция CedrusData c S3 на примере MinIO](https://cedrusdata.ru/blog/cedrusdata-s3-integration-with-minio) - Введение MinIO это S3-совместимый object storage, который удобно использовать при тестировании и изучении работы CedrusData и Trino с озерами данных в S3. В данной статье приведена пошаговая инструкция по развертыванию MinIO на локальном компьютере и его интеграции с CedrusData. Мы запустим MinIO в standalone режиме, настроим Hive Metastore и CedrusData для работы с S3 API, после

## Страницы

- [Главная](https://cedrusdata.ru/) - Российская lakehouse-платформа для анализа и обработки больших данных на основе open-source проектов Trino, Spark, Iceberg и Flink
- [Лицензионное соглашение](https://cedrusdata.ru/eula) - Лицензионное соглашение CedrusData: основные положения, ограничения и условия предоставления программных продуктов.
- [Согласие на обработку персональных данных 2](https://cedrusdata.ru/about/docs/personal_data_hiring) - Официальное согласие CedrusData на обработку персональных данных. Полные условия, цели использования и ваши права как субъекта данных
- [Согласие на обработку персональных данных 1](https://cedrusdata.ru/about/docs/personal_data_support) - Полный текст соглашения CedrusData на обработку ваших данных. Ознакомьтесь с условиями сбора, хранения и защиты вашей информации
- [Согласие на обработку персональных данных 3](https://cedrusdata.ru/about/docs/personal_data_solutions) - Прочтите официальное согласие на обработку данных от CedrusData. Вся информация о целях, сроках и вашей возможности отозвать согласие
- [Согласие на получение рекламы и информации](https://cedrusdata.ru/about/docs/marketing_preferences) - Документ о согласии на рекламную и информационную рассылку. Регулирует получение вами рекламных и информационных материалов от компании
- [Политика технической поддержки](https://cedrusdata.ru/support) - Квалифицированная техническая поддержка поможет платформе работать как часы: мы оперативно решаем возникающие у клиентов инциденты согласно строгим SLA
- [Пользовательское соглашение](https://cedrusdata.ru/about/docs/user_agreement) - Пользовательское соглашение CedrusData. Правила использования сервисов. Права и обязанности сторон, условия предоставления услуг и ограничения ответственности
- [Документы](https://cedrusdata.ru/about/docs) - Правовая база и официальные документы ООО "КВЕРИФАЙ ЛАБС". Полный перечень нормативных актов, отчетов, регламентов и форм для ознакомления и скачивания
- [Каталог решений](https://cedrusdata.ru/solutions) - Попробуйте передовые продукты для анализа данных любой сложности от CedrusData: Platform, Engine, Catalog. Российская разработка
- [Контакты](https://cedrusdata.ru/contacts) - Свяжитесь с нами для консультации, сотрудничества, вопросов по продуктам и поддержки через форму обратной связи. Контактная информация: адрес, телефон, email
- [CedrusData Catalog](https://cedrusdata.ru/catalog) - Центральный репозиторий метаданных для современных аналитических платформ с поддержкой спецификации Iceberg REST API. Российская разработка
- [CedrusData Platform](https://cedrusdata.ru/platform) - Высокопроизводительная платформа для обработки и анализа данных, предназначенная для построения современных Lakehouse-архитектур. Российская разработка
- [CedrusData Engine](https://cedrusdata.ru/engine) - Высокопроизводительный массивно-параллельный SQL-движок для сквозного анализа всех данных предприятия. Российская разработка
- [Партнеры](https://cedrusdata.ru/about/partners) - Вместе мы создаем технологии будущего. Присоединяйтесь к партнерской программе и продвигайте цифровую трансформацию, предлагая передовые решения своим клиентам
- [Вакансии](https://cedrusdata.ru/about/job) - Присоединяйтесь к нам и разрабатывайте SQL-движки и data-платформы в команде экспертов. Актуальные вакансии в аккредитованной IT-компании
- [О нас](https://cedrusdata.ru/about) - Узнайте о команде, миссии и цели CedrusData. Создаем сложные Data Management решения с экспертизой в разработке SQL-движков и современных open source проектов
- [Политика конфиденциальности](https://cedrusdata.ru/about/docs/privacy_policy) - Политика конфиденциальности CedrusData. Подробное описание того, как собираем, используем ваши персональные данные. Гарантируем безопасность, конфиденциальность
- [Карта сайта](https://cedrusdata.ru/sitemap)
- [Скачать](https://cedrusdata.ru/download) - Попробуйте CedrusData бесплатно: простой доступ к платформе для тестирования и оценки функционала перед покупкой или внедрением.
- [Политика обработки персональных данных](https://cedrusdata.ru/privacy) - Политика обработки персональных данных 1 Общие положения‍1.1 Общество с ограниченной ответственностью «КВЕРИФАЙ ЛАБС» (далее – «Оператор») ставит соблюдение прав и свобод граждан одним из важнейших условий осуществления своей деятельности.1.2 Политика Оператора в отношении обработки персональных данных (далее – «Политика») применяется ко всей информации, которую Оператор может получить о посетителях веб-сайта cedrusdata.ru. Персональные данные обрабатывается в соответствии с ФЗ «О

## Мои шаблоны

- [CedrusCatalog](https://cedrusdata.ru/?elementor_library=cedruscatalog) - Каталог метаданных для Data Lakehouse платформ CedrusData Catalog — это высокопроизводительный технический каталог, предназначенный для поддержки современных платформ уровня Lakehouse и обеспечения оптимальной работы с Apache Iceberg Скачать бесплатно Нам доверяют Нам доверяют Основные риски при использовании покинувших рынок решений 1. Зарубежные каталоги данных не совместимы с локальной инфраструктурой Популярные решения Apache Polaris (Snowflake), Unity Catalog (Databricks)
- [Elementor Error 404 #676](https://cedrusdata.ru/?elementor_library=elementor-error-404-676) - 404 Страница не найдена На Главную
- [Набор по умолчанию](https://cedrusdata.ru/?elementor_library=nabor-po-umolchaniyu)
- [download-button](https://cedrusdata.ru/?elementor_library=download-button) - Скачать
- [blog-post](https://cedrusdata.ru/?elementor_library=blog-post) - Введение Trino это распределенный open-source SQL-движок для больших данных. Trino имеет массивно-параллельную архитектуру и содержит широкий набор коннекторов к различным системам, включая реляционные и NoSQL СУБД, и экосистему Hadoop. Это позволяет Trino выполнять сложные федеративные запросы к нескольким системам. При получении запроса, Trino должен принять решение, какие вычисления и в каком порядке выполнить самостоятельно, а
- [block-description-cards](https://cedrusdata.ru/?elementor_library=block-description-cards) - Виртуализация Внедряйте новые сценарии работы с данными CedrusData позволяет выполнять сложные операции над данными из разных источников без изменений существующей инфраструктуры. Используйте новые возможности интеграции существующих систем для построения data fabric и data mesh платформ, и упрощения доступа к данным в масштабах всей организации. Lakehouse Современный стек для работы с data lakes CedrusData является ключевым компонентом
- [section-about](https://cedrusdata.ru/?elementor_library=section-about) - Единая точка доступа к вашим данным CedrusData это распределенная SQL-система для создания аналитических платформ уровня предприятия на основе open-source проекта Trino. Работает с любыми источниками и объемами данных, в облаке и on-premise.Разрабатывается компанией Querify Labs. Скачать

## Рубрики

- [Релизы](https://cedrusdata.ru/release)
- [Кейсы](https://cedrusdata.ru/cases)
- [Новости](https://cedrusdata.ru/news)
- [Статьи](https://cedrusdata.ru/articles)