Andmejärved ühendavad ettevõtete jaoks mõeldud andmelao ja andmejärve kontseptsioonid.
Need tööriistad võimaldavad teil luua kulutõhusaid andmesalvestuslahendusi, kombineerides andmejärvede haldusvõimalused andmeladudes leiduva andmearhitektuuriga.
Lisaks väheneb andmete migratsioon ja koondamine, administreerimisele kulub vähem aega ning lühemad skeemi- ja andmehaldusprotseduurid muutuvad reaalsuseks.
Ühel andmejärvemajal on mitmeid eeliseid võrreldes mitme lahendusega salvestussüsteemiga.
Andmeteadlased kasutavad neid tööriistu endiselt, et parandada oma arusaamist äriteabe ja masinõppe protseduuridest.
See artikkel heidab kiire ülevaate Data Lakehouse'ist, selle võimalustest ja saadaolevatest tööriistadest.
Sissejuhatus Data Lakehouse'i
Uut tüüpi andmearhitektuur, mida nimetatakse "andmete järvemaja” ühendab andmejärve ja andmelao, et lahendada nende nõrkused iseseisvalt.
Lakehouse süsteem, nagu ka andmejärved, kasutab odavat salvestusruumi, et hoida tohutul hulgal andmeid algsel kujul.
Metaandmete kihi lisamine poe kohale pakub ka andmestruktuuri ja võimaldab andmeladudes leiduvatele sarnaseid andmehaldustööriistu.
See sisaldab tohutul hulgal struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid, mis on saadud erinevatest ärirakendustest, süsteemidest ja seadmetest, mida ettevõttes kasutatakse.
Selle tulemusena saab Lakehouse süsteem erinevalt andmejärvedest hallata ja optimeerida neid andmeid SQL-i jõudluse jaoks.
Sellel on ka võimalus salvestada ja töödelda suuri koguseid erinevaid andmeid odavamalt kui andmelaod.
Data Lakehouse on kasulik, kui teil on vaja mis tahes andmetele juurdepääsu või andmete analüüsi teostada, kuid te pole andmetes või soovitatavas analüüsis kindel.
Järvehoone arhitektuur toimib üsna hästi, kui jõudlus pole esmatähtis.
See ei tähenda, et peaksite kogu oma struktuuri rajama järvehoonele.
Lisateavet iga kasutusjuhtumi jaoks andmejärve, järvehoone, andmelao või spetsiaalse analüütika andmebaasi valimise kohta leiate siin.
Data Lakehouse'i omadused
- Samaaegne andmete lugemine ja kirjutamine
- Kohanemisvõime ja mastaapsus
- Skeemiabi andmehaldustööriistadega
- Samaaegne andmete lugemine ja kirjutamine
- Ladustamine, mis on taskukohane
- Toetatud on kõik andmetüübid ja failivormingud.
- Juurdepääs andmeteaduse ja masinõppe tööriistadele, mis on optimeeritud
- Teie andmemeeskondadele on kasulik juurdepääs ainult ühele süsteemile, et töökoormusi selle kaudu kiiremini ja täpsemalt üle kanda.
- Reaalajas võimalused andmeteaduse, masinõppe ja analüütika algatuste jaoks
5 parimat Data Lakehouse'i tööriista
Andmebaasid
Databricks, mille asutas isik, kes esmakordselt arendas Apache Sparki ja tegi selle avatud lähtekoodiga, pakub hallatavat Apache Sparki teenust ja on positsioneeritud andmejärvede platvormina.
Databricksi järvehoone arhitektuuri andmejärve, deltajärve ja deltamootori komponendid võimaldavad ärianalüüsi, andmeteaduse ja masinõppe kasutusjuhtumeid.
Andmejärv on avalik pilvesalvestushoidla.
Toetab metaandmete haldamist, mitme struktureeritud andmekogumite pakett- ja vooandmete töötlemist, andmete leidmist, turvalise juurdepääsu juhtelemente ja SQL-analüütikat.
Databricks pakub enamikku andmehoidla funktsioonidest, mida võiks oodata andmejärve platvormil.
Databricks avalikustas hiljuti oma automaatse laadija, mis automatiseerib ETL-i ja andmesisestuse ning kasutab andmete proovivõttu, et tuletada skeemi erinevate andmetüüpide jaoks, et täita andmejärve salvestusstrateegia olulisi komponente.
Teise võimalusena saavad kasutajad ehitada ETL-i torujuhtmeid oma avaliku pilvandmejärve ja Delta Lake'i vahel, kasutades Delta Live Tables.
Paberil näivad Databricksil kõik eelised olevat, kuid lahenduse seadistamine ja andmekanalite loomine nõuab kvalifitseeritud arendajatelt palju inimtööd.
Suures plaanis muutub vastus ka keerulisemaks. See on keerulisem, kui tundub.
Ahana
Andmejärv on üks keskne asukoht, kuhu saate salvestada mis tahes tüüpi andmeid, sealhulgas struktureerimata ja struktureeritud andmeid. AWS S3, Microsoft Azure ja Google Cloud Storage on kolm levinumat andmejärve.
Andmejärved on väga populaarsed, kuna need on väga soodsad ja hõlpsasti kasutatavad; sisuliselt saate väga väikese raha eest salvestada nii palju mis tahes tüüpi andmeid, kui soovite.
Kuid andmejärv ei paku sisseehitatud tööriistu, nagu analüüs, päring jne.
Andmete päringute tegemiseks ja kasutamiseks vajate päringumootorit ja andmekataloogi andmejärve peal (kuhu siseneb Ahana Cloud).
Andmelao ja Data Lake'i parimatest osadest on välja töötatud uus andmejärve kujundus.
See näitab, et see on läbipaistev, kohanemisvõimeline, hea hinna/jõudlusega, mastaabiga nagu andmejärv toetab tehinguid ja kõrge turvalisuse tasemega, mis on võrreldav andmelaoga.
Teie suure jõudlusega SQL-päringumootor on Data Lakehouse'i ajud. Seetõttu saate oma andmejärve andmetel teostada suure jõudlusega analüüsi.
Ahana Cloud for Presto on SaaS for Presto AWS-is, mis teeb Presto pilves kasutamise alustamise uskumatult lihtsaks.
Teie S3-põhise andmejärve jaoks on Ahanal juba sisseehitatud andmekataloog ja vahemälu. Ahana pakub teile Presto funktsioone, ilma et peaksite lisakulusid kandma, sest see teeb seda sisemiselt.
AWS Lake Formation, Apache Hudi ja Delta Lake on vaid mõned tehinguhaldurid, mis on osa pinust ja integreeruvad sellega.
Dremio
Organisatsioonid püüavad kiiresti, lihtsalt ja tõhusalt hinnata tohutul hulgal kiiresti kasvavaid andmeid.
Dremio usub, et avatud andmete järvehoone ühendab andmejärvede ja andmeladude eelised avatud alusel, on selle saavutamiseks parim viis.
Dremio Lakehouse platvorm pakub kogemust, mis sobib kõigile, lihtsa kasutajaliidese abil, mis võimaldab kasutajatel analüüsid lõpule viia murdosa ajaga.
Dremio Cloud, täielikult hallatav andmete järvehoone platvorm ja kahe uue teenuse käivitamine: Dremio Sonar, järvemaja päringumootor, ja Dremio Arctic, Apache Icebergi intelligentne megapood, mis pakub järvehoone jaoks ainulaadset Giti-laadset kogemust.
Kõiki organisatsiooni SQL-i töökoormusi saab käitada hõõrdumatul, lõputult skaleeritaval Dremio Cloud platvormil, mis automatiseerib ka andmehaldusülesandeid.
See on loodud SQL-i jaoks, pakub Giti-laadset kogemust, on avatud lähtekoodiga ja on alati tasuta.
Nad lõid selle järvehoone platvormiks, mida andmemeeskonnad jumaldavad.
Kasutades avatud lähtekoodiga tabeli- ja failivorminguid, nagu Apache Iceberg ja Apache Parquet, püsivad teie andmed Dremio Cloudi kasutamisel teie enda andmejärve salvestusruumis.
Tulevasi uuendusi saab hõlpsasti kasutusele võtta ja sobiva mootori saab valida teie töökoormuse põhjal.
Lumehelves
Snowflake on pilvandme- ja analüütikaplatvorm, mis suudab rahuldada andmejärvede ja -ladude vajadusi.
See sai alguse andmelaosüsteemist, mis oli üles ehitatud pilveinfrastruktuurile.
Platvorm koosneb tsentraliseeritud salvestusruumist, mis asub AWS-i, Microsoft Azure'i või Google Cloud Platformi (GCP) avaliku pilvesalvestuse peal.
Sellele järgneb mitme klastriga arvutuskiht, kus kasutajad saavad käivitada virtuaalse andmelao ja teha oma andmesalvestusele SQL päringuid.
Arhitektuur võimaldab salvestus- ja arvutusressursse lahti siduda, võimaldades organisatsioonidel neid kahte iseseisvalt vastavalt vajadusele skaleerida.
Lõpuks pakub Snowflake teenusekihti metaandmete kategoriseerimise, ressursside haldamise, andmehalduse, tehingute ja muude funktsioonidega.
BI-tööriistade konnektorid, metaandmete haldamine, juurdepääsu juhtelemendid ja SQL-päringud on vaid mõned andmelao funktsioonid, mida platvorm suurepäraselt pakub.
Snowflake on aga piiratud ühe relatsioonilise SQL-põhise päringumootoriga.
Selle tulemusel muutub selle haldamine lihtsamaks, kuid vähem kohandatavaks ning mitme mudeli andmejärve visioon ei realiseeru.
Lisaks nõuab Snowflake enne pilvesalvestusest andmete otsimist või analüüsimist, et ettevõtted laadiksid need tsentraliseeritud salvestuskihti.
Manuaalse andmekonveierprotseduuri protseduur nõuab eelnevat ETL-i, ettevalmistamist ja andmete vormindamist, enne kui seda saab uurida. Nende käsitsi protsesside suurendamine muudab need masendavaks.
Teine võimalus, mis näib paberil hästi sobivat, kuid tegelikult kaldub kõrvale lihtsa andmesisestuse põhimõttest, on Snowflake'i andmejärvemaja.
Oraakel
Kaasaegne avatud arhitektuur, mida tuntakse "andmete järvehoonena", võimaldab salvestada, mõista ja analüüsida kõiki teie andmeid.
Kõige populaarsemate avatud lähtekoodiga andmejärve lahenduste laius ja paindlikkus on ühendatud andmeladude tugevuse ja sügavusega.
Uusimaid tehisintellekti raamistikke ja eelehitatud tehisintellekti teenuseid saab kasutada koos Oracle Cloud Infrastructure'i (OCI) andmemajaga.
Avatud lähtekoodiga andmejärve kasutamisel on võimalik töötada täiendavat tüüpi andmetega. Kuid selle haldamiseks kuluv aeg ja pingutus võib olla pidev puudus.
OCI pakub täielikult hallatavaid avatud lähtekoodiga järvehooneteenuseid madalamate hindadega ja väiksema haldusega, võimaldades teil prognoosida väiksemaid tegevuskulusid, paremat mastaapsust ja turvalisust ning võimet koondada kõik olemasolevad andmed ühte asukohta.
Data Lakehouse suurendab andmeladude ja turgude väärtust, mis on edukate ettevõtete jaoks hädavajalikud.
Andmeid saab järvehoone abil hankida mitmest asukohast vaid ühe SQL-päringuga.
Olemasolevad programmid ja tööriistad saavad läbipaistva juurdepääsu kõikidele andmetele ilma kohandusi või uusi oskusi omandamata.
Järeldus
Data Lakehouse'i lahenduste kasutuselevõtt peegeldab suuremat trendi suurandmete vallas, milleks on analüütika ja andmesalvestuse integreerimine ühtsetesse andmeplatvormidesse, et maksimeerida andmetest saadavat äriväärtust, vähendades samal ajal väärtuse hankimise aega, kulusid ja keerukust.
Platvormid, sealhulgas Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio ja Oracle, on kõik olnud seotud "andmete järvehoone" ideega, kuid neil kõigil on ainulaadne funktsioonide kogum ja kalduvus toimida pigem andmelaona kui tõelise andmejärvena. tervikuna.
Kui lahendust turustatakse "andmejärve majana", peaksid ettevõtted olema ettevaatlikud, mida see tegelikult tähendab.
Ettevõtted peavad vaatama kaugemale turundusžargoonist nagu „data Lakehouse“ ja selle asemel uurima iga platvormi funktsioone, et valida välja parim andmeplatvorm, mis tulevikus laieneb nende äritegevusele.
Jäta vastus