Quelles sont les différences entre Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data lake ?
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
1. l'entrepôt de données fournit des données propres et structurées pour l'analyse décisionnelle, tandis qu'un lac de données stocke en permanence et à moindre coût des données de toute nature et dans n'importe quel format. De nombreuses organisations utilisent les lacs de données pour la science des données et l'apprentissage automatique, mais pas pour les rapports de BI en raison de leur nature non validée.
2. le data lakehouse combine les avantages du data lake et du data warehouse. les transactions fiables d'un data warehouse et l'évolutivité et le faible coût d'un data lake. Source unique de vérité. Données unifiées provenant de toutes les sources
3. Le format de table du lac de données est le composant le plus important d'une architecture de lac de données. Il doit y avoir un moyen d'organiser et de gérer tous les fichiers de données brutes dans le stockage du lac de données. Les formats de table aident à abstraire la complexité de la structure physique des données et permettent à différents moteurs de travailler simultanément sur les mêmes données. Le format de table dans une architecture de lac de données facilite la capacité à effectuer des transactions au niveau de l'entrepôt de données (DML) avec des garanties ACID. Parmi les autres caractéristiques essentielles d'un format de table figurent l'évolution des schémas, l'expressivité du langage SQL, le voyage dans le temps et le compactage des données (c'est-à-dire Delta Lake). Apache Spark peut également être utilisé comme moteur de requête.
open_qa
fr