Gabriel Musial

Als Bachelorabsolvent der Umweltinformatik startete Gabriel Musial zunächst als Praktikant bei geoSYS – und blieb, um seine Arbeit an modernen GIS-Datenarchitekturen weiter zu vertiefen. Bei seinem Deep-Dive in Technologien wie Apache Iceberg und Apache Spark machte er eine entscheidende Beobachtung: Auch in kleineren GIS-Projekten spielen Big-Data- und Lakehouse-Architekturen eine immer wichtigere Rolle. Genau diese Erkenntnis möchte er nun teilen. Sein Ziel: Die Konzepte hinter Lakehouse-Architekturen aus der Theorie in die Praxis zu holen – verständlich, anwendbar und ganz ohne unnötigen Technik-Jargon.


Beitrag

25.03
15:25
20min
Mit Open Source zum Lakehouse-Cluster mit nativer Geo-Unterstützung
Gabriel Musial

Der Vortrag vermittelt Motivation und Orientierung für den Aufbau eines eigenen Lakehouse-Clusters. Er erklärt kompakt Architektur und Kernbausteine eines Lakehouse-Systems – vom Katalog über Speicher und Compute bis zum Tabellenformat – und zeigt, wie man einen Plan für große Datenmengen entwickelt, wenn eine einzelne Maschine nicht mehr ausreicht.

Daten, Datenbanken und Datenprozessierung
HS3 (ZHG 009)