Quais são as diferenças entre Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data lake
1. data warehouse fornece dados limpos e estruturados para análise de BI, enquanto um data lake armazena dados de qualquer natureza em qualquer formato de forma permanente e barata. Muitas organizações usam data lakes para ciência de dados e aprendizado de máquina, mas não para relatórios de BI devido à sua natureza não validada. 2. data lakehouse combina a vantagem do data lake e do data warehouse. as transações confiáveis de um data warehouse e a escalabilidade e baixo custo de um data lake. Fonte única de verdade. Dados unificados de todas as fontes 3. O formato de tabela de data lake é o componente mais importante de uma arquitetura de lakehouse. Deve haver alguma maneira de organizar e gerenciar todos os arquivos de dados brutos no armazenamento de data lake. Os formatos de tabela ajudam a abstrair a complexidade da estrutura física de dados e permitem que diferentes mecanismos trabalhem simultaneamente no mesmo formato de dados. A tabela em uma arquitetura de lake lake facilita a capacidade de fazer transações de nível de data warehouse (DML) com garantias de ACID. Algumas outras características críticas do formato de um motor de dados também podem ser usadas como esquema de viagem expressiva, como a tabela de dados de Apache, a tabela de Spark (evolução do SQL).