Human: 데이터 레이크하우스와 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크의 차이점은 무엇인가요? 

Assistant: 데이터 웨어하우스는 BI 분석을 위한 깨끗하고 구조화된 데이터를 제공하는 반면, 데이터 레이크는 모든 형식의 데이터를 영구적으로 저렴하게 저장합니다. 많은 조직에서 데이터 레이크는 데이터 과학 및 기계 학습에 사용하지만, 검증되지 않은 특성으로 인해 BI 보고에는 사용하지 않습니다.
데이터 레이크하우스는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 솔루션으로, 데이터 웨어하우스의 안정적인 트랜잭션과 데이터 레이크의 확장성 및 저렴한 비용을 제공합니다. 신뢰할 수 있는 단일 소스. 모든 소스의 통합 데이터
3. 데이터 레이크 테이블 형식은 레이크하우스 아키텍처에서 가장 중요한 구성 요소입니다. 데이터 레이크 스토리지에 있는 모든 원시 데이터 파일을 구성하고 관리할 수 있는 방법이 있어야 합니다. 테이블 형식은 물리적 데이터 구조의 복잡성을 추상화하고 서로 다른 엔진이 동일한 데이터에 대해 동시에 작업할 수 있도록 도와줍니다. 레이크하우스 아키텍처의 테이블 형식은 ACID 보장과 함께 데이터 웨어하우스 수준 트랜잭션(DML)을 수행할 수 있는 기능을 용이하게 합니다. 테이블 형식의 다른 중요한 기능으로는 스키마 진화, 표현형 SQL, 시간 이동, 데이터 압축(예: 델타 레이크) 등이 있습니다. Apache Spark를 쿼리 엔진으로 사용할 수도 있습니다.</s>