Ni nini tofauti kati ya Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data ziwa
1. data ghala hutoa data safi, iliyoundwa kwa ajili ya uchambuzi BI, wakati data ziwa kudumu na kwa bei nafuu kuhifadhi data ya aina yoyote katika muundo wowote. Mashirika mengi hutumia maziwa ya data kwa sayansi ya data na ujifunzaji wa mashine, lakini sio kwa kuripoti BI kwa sababu ya asili yake isiyoidhinishwa. 2. data lakehouse unachanganya faida ya data ziwa na data ghala. shughuli kuaminika ya ghala data na scalability na gharama ya chini ya ziwa data. Chanzo Kimoja cha Ukweli. Takwimu za umoja kutoka vyanzo vyote 3. Kufanya kazi. data ziwa meza format ni sehemu muhimu zaidi ya lakehouse usanifu. Lazima kuna baadhi ya njia ya kuandaa na kusimamia faili zote data ghafi katika kuhifadhi ziwa data. Fomati za meza husaidia abstract utata wa muundo wa data ya kimwili na kuruhusu injini tofauti kufanya kazi kwa wakati mmoja juu ya data sawa. format meza katika usanifu lakehouse kuwezesha uwezo wa kufanya data ghala-kiwango shughuli (DML) pamoja na ACID udhamini. Baadhi ya sifa nyingine muhimu ya muundo wa jedwali ni mageuzi ya schema, SQL ya kuelezea, kusafiri kwa wakati, ukandamizaji wa data (yaani Ziwa Delta). Apache Spark pia inaweza kutumika kama injini query