¿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