El mercado de gestión de documentos de hoy en día es enorme, por lo que encontrar una solución adecuada que cumpla con tus requisitos y tus expectativas de precio-calidad puede ser un proceso que consume tiempo y es engorroso. No hay necesidad de perder tiempo navegando por la web buscando un editor versátil pero fácil de usar para Omitir flecha en el archivo DWD. DocHub está aquí a tu disposición siempre que lo necesites.
DocHub es un editor de documentos en línea reconocido mundialmente, confiado por millones. Puede satisfacer casi cualquier demanda de los usuarios y cumple con todas las certificaciones de seguridad y cumplimiento necesarias para garantizar que tus datos estén seguros mientras cambias tu archivo DWD. Considerando su potente y sencilla interfaz ofrecida a un precio razonable, DocHub es una de las opciones más exitosas para una mejor gestión de documentos.
DocHub proporciona muchas otras capacidades para una edición de formularios exitosa. Por ejemplo, puedes transformar tu formulario en una plantilla de uso múltiple después de editar o crear una plantilla desde cero. ¡Consulta todas las características de DocHub ahora!
Soy Andre, soy ingeniero de software senior en docHub y parte del equipo de data Lake de la plataforma de experiencia de docHub, y trabajo en big data y procesamiento distribuido. Estoy tratando de contribuir a proyectos de código abierto como Iceberg, Delta Lake, Hyperspace y recientemente he estado disfrutando hacer cosas con followers, um, y Data Fusion. Hoy discutiré el propósito y los beneficios de Apache Arrow. Tres, tengo Arrow y cómo puede proporcionar una opción de rendimiento para procesar conjuntos de datos. La agenda es la siguiente: nos adentraremos un poco en el formato de error de Apache y su implementación disponible, discutiremos las diferencias entre ellos, cambiaremos a motores de consulta y haremos uso del formato Arrow. Miraremos dos de ellos, ambos escritos en Rust: Data Fusion y Orders. Nos sumergiremos en algunas consultas y veremos cuán similares o diferentes eran entre los dos, y compararemos con Apache Spark. Por último, discutiremos las brechas y dónde usar cuál. Así que, ¡vamos a ello! Primero, ¿qué exac