¿Cuáles son las diferencias entre Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data lake?
1. Un almacén de datos proporciona datos limpios y estructurados para análisis de BI, mientras que un lago de datos almacena de forma permanente y barata datos de cualquier naturaleza y en cualquier formato. Muchas organizaciones utilizan los lagos de datos para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, pero no para los informes de BI debido a su naturaleza no validada.
2. data lakehouse combina las ventajas del lago de datos y del almacén de datos. las transacciones fiables de un almacén de datos y la escalabilidad y bajo coste de un lago de datos. Fuente única de la verdad. Datos unificados de todas las fuentes.
3. El formato de tabla del lago de datos es el componente más importante de la arquitectura de un lago de datos. Debe haber alguna forma de organizar y gestionar todos los archivos de datos sin procesar en el almacén del lago de datos. Los formatos de tabla ayudan a abstraer la complejidad de la estructura física de los datos y permiten que distintos motores trabajen simultáneamente con los mismos datos. El formato de tabla en una arquitectura de lago de datos facilita la capacidad de realizar transacciones a nivel de almacén de datos (DML) junto con garantías ACID. Algunas de las otras características críticas de un formato de tabla son la evolución del esquema, SQL expresivo, viaje en el tiempo, compactación de datos (es decir, Delta Lake). Apache Spark también puede utilizarse como motor de consulta
What are the differences between Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data lake
1. data warehouse delivers clean, structured data for BI analytics, while a data lake permanently and cheaply stores data of any nature in any format. Many organizations use data lakes for data science and machine learning, but not for BI reporting due to its unvalidated nature.
2. data lakehouse combines the advantage of the data lake and data warehouse. the reliable transactions of a data warehouse and the scalability and low cost of a data lake. Single Source of Truth. Unified data from all sources
3. The data lake table format is the most important component of a lakehouse architecture. There must be some way to organize and manage all the raw data files in the data lake storage. Table formats help abstract the physical data structure’s complexity and allow different engines to work simultaneously on the same data. The table format in a lakehouse architecture facilitates the ability to do data warehouse-level transactions (DML) along with ACID guarantees. Some of the other critical features of a table format are schema evolution, expressive SQL, time travel, data compaction (ie Delta Lake). Apache Spark can also be used as the query engine