数据Lakehouse

数据湖:现代云数据工程战略金博宝188可靠吗

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对数据工程的需求金博宝188可靠吗

在我们的日常生活中,我们有意无意地产生了大量的数据。这是由于我们每天的一些行为造成的,包括我们打的电话,我们发送的信息,我们的交易,我们看的视频,我们在社交媒体上的互动,以及我们访问的网站。该数据可以存储为结构化或非结构化。然而,将这些原始数据转换成有价值的信息可能没有那么简单。组织需要根据业务需求创建、存储、访问和分析这些数据,以便通过可操作的见解做出正确的决策。

重点通常是数据分析,但确保数据的基础是正确的至关重要。为了实现这一目标,数据工程在将来自金博宝188可靠吗不同数据源的数据整合在一起方面发挥着至关重要的作用。在这篇博客中,我们将深入研究数据存储,这是数据工程的一个基本方面。金博宝188可靠吗在谈到数据存储和大数据时,数据仓库和数据湖的流行选项在各行各业产生了共鸣,但数据湖屋的出现将在未来发挥关键作用。

数据仓库、数据湖和数据湖是服务于一些重叠的不同用例的技术。数据仓库和数据湖是数据工程的基石。金博宝188可靠吗本博客将剖析数据仓库、数据湖和数据湖屋之间的区别,以找出哪一个最适合特定业务,并阐明数据湖屋这一新兴概念,它将数据仓库和数据湖世界的最佳组合。

什么是数据仓库?

数据仓库是一种汇集来自一个或多个来源(包括营销、销售和财务)的预处理数据的技术。在这里,数据结构得到了很好的定义和优化,可以用于分析目的。

数据仓库

数据仓库更适合哪里?

当业务集群化时,我们可能需要从所有集群汇总数据,更多地关注质量、维护和准确性。由于数据需要更结构化,因此数据仓库更适合。

更适合数据仓库的行业示例:零售、电信。

什么是数据湖?

湖泊是一个容器或水库,其流入不限于单一的源头。类似地,Data Lake是一种存储环境,您可以按原样存储/转储数据,而不必担心它是结构化数据还是非结构化数据以及存储容量。它可以帮助组织分析任何规模的数据(仪表板、可视化、机器学习),以做出准确的决策。

数据湖

什么时候数据湖优于数据仓库?

在社交媒体和媒体行业等典型场景中,组织可能同时存储结构化数据(用户id、密码、个人信息)和非结构化数据(包括图像、音频、视频)。在这种情况下,数据仓库通常不是理想的模型。相反,数据湖允许结构化和非结构化数据的组合,这往往更适合这些组织需求。

数据仓库和数据湖的关键区别

数据仓库 数据湖
数据 它包含经过清理、预处理和细化的高度结构化数据 它包含非结构化、半结构化或结构化数据,只需最少的处理
大小 大小增加到tb 大小可能在pb之间变化
用例 由于数据仓库包含历史数据和关系数据,它将有助于商业智能(BI)和报告目的 数据湖存储的数据可用于机器学习、流媒体、实时分析,以及人工智能领域
定价 略贵 成本相对较低,因为我们不太注意数据的结构

Data Lakehouse:结合两个世界的优点

数据湖屋是数据仓库和数据湖的结合。在深入了解数据湖之前,我们先来看看数据仓库和数据湖的局限性。

数据仓库 数据湖
不支持非结构化数据 可怜的BI支持
额外的报告工作 集成问题
有限支持流 表现不佳

为了克服数据仓库和数据湖的局限性,我们引入了数据湖。

数据Lakehouse

数据湖是现代数据平台中的一个新术语,我们可以将数据湖的特性嵌入到数据仓库中。它将数据湖的灵活性、定价和存储容量与数据仓库的结构管理相结合,支持机器学习、流和可视化等功能。

数据Lakehouse工具:数据砖与Azure或GCP,雪花,和AWS数据湖屋解决方案。

Data Lakehouse的主要特点:

●数据治理和模式

支持ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)

●使用源数据轻松实现BI工具

●存储与计算分离

●支持结构化、半结构化和开放数据格式的所有数据类型

●轻松的工作负载监控和完成流

数据湖屋可以实施的行业示例:电信和银行领域,拥有巨大的遥测和物联网数据量。

金博宝188可靠吗数据工程是真实性分析的基础

在20世纪80年代末,我们看到了数据仓库的出现,在那个时期,由于对结构化数据的需求非常关键,僵化的模式成为首选模型。然而,到2010年,由于社交媒体和文本分析的成倍增长,管理非结构化数据的需求迅速增加,该行业见证了向数据湖的巨大转变。在这段时间里,由于非结构化数据是无模式的,刚性模式得到了放松。现在,在2020年后,数据工程师正在向data Lakehouse靠拢,它提供了最好的结构化和非结构化数据形式。在这里,数据仓库和数据湖的优点结合在一起,可以使用所有形式的数据。

数据仓库、数据湖和新兴的数据湖是详尽的数据存储的有力选择,并为准确的数据分析奠定了坚实的基础。虽然数据湖屋被认为是数据仓库和数据湖的替代品,但它仍处于新兴阶段,有其局限性。然而,一些顶级组织已经开始在这个平台上进行试验,目标是与同类中最好的一起创造更美好的未来金博宝188可靠吗.建立一个坚实的数据基础是成功分析的关键,确保正确的数据工程策略会带来很大的不同。金博宝188可靠吗

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