Ọdọ mmiri data jikọtara ụlọ nkwakọba ihe data na echiche ọdọ data maka azụmaahịa.
Ngwá ọrụ ndị a na-enye gị ohere ịmepụta ngwọta nchekwa data dị ọnụ ahịa site na ijikọta ikike njikwa nke ọdọ mmiri data na nhazi data dị na ụlọ nkwakọba ihe data.
Na mgbakwunye, enwere mbelata na mbugharị data na nkwụghachi ụgwọ, obere oge a na-eji na-elekọta ya, na atụmatụ dị mkpụmkpụ na usoro nchịkwa data na-aghọ eziokwu.
Otu ọdọ mmiri data nwere ọtụtụ uru ma e jiri ya tụnyere usoro nchekwa nke nwere ọtụtụ ngwọta.
Ndị ọkà mmụta sayensị data ka na-eji ngwaọrụ ndị a iji kwalite nghọta ha gbasara ọgụgụ isi azụmaahịa na usoro mmụta igwe.
Edemede a ga-eleba anya ngwa ngwa na ọdọ mmiri data, ikike ya, yana ngwaọrụ ndị dị.
Okwu mmalite nke Data Lakehouse
Ụdị nhazi data ọhụrụ a na-akpọ "data lakehouse” na-ejikọta ọdọ mmiri data na ebe nchekwa data iji lebara adịghị ike nke onye ọ bụla n'onwe ya anya.
Usoro ụlọ ọdọ mmiri, dị ka ọdọ mmiri data, na-eji nchekwa dị ọnụ ala iji dobe nnukwu data n'ụdị mbụ ya.
Mgbakwunye nke oyi akwa metadata n'elu ụlọ ahịa ahụ na-enyekwa nhazi data ma na-enye ike ngwaọrụ njikwa data dị ka nke a chọtara na ụlọ nkwakọba ihe data.
Ọ nwere nnukwu data ahaziri ahazi, nke ahaziri nke ọma na enweghị nhazi nke enwetara site na ngwa azụmaahịa dị iche iche, sistemụ na ngwaọrụ eji arụ ọrụ n'ime ụlọ ọrụ niile.
N'ihi ya, n'adịghị ka ọdọ mmiri data, usoro ọdọ mmiri nwere ike ijikwa ma kwalite data ahụ maka ịrụ ọrụ SQL.
Ọ nwekwara ikike ịchekwa na hazie nnukwu data dị iche iche na ọnụ ahịa dị ọnụ ala karịa ụlọ nkwakọba ihe data.
Ọdọ mmiri data na-abịa na aka mgbe ịchọrọ imezu ohere data ọ bụla ma ọ bụ nyocha megide data ọ bụla mana ejighị n'aka na data ahụ ma ọ bụ nyocha akwadoro.
Ihe owuwu ụlọ ọdọ mmiri ga-arụ ọrụ nke ọma ma ọ bụrụ na arụmọrụ abụghị ihe kacha mkpa.
Nke ahụ apụtaghị na ị ga-eme ka usoro gị dum dabere n'ụlọ ọdọ mmiri.
Enwere ike ịchọta ozi ndị ọzọ gbasara otu esi ahọrọ ọdọ data, ọdọ mmiri, ụlọ nkwakọba ihe data, ma ọ bụ nchekwa data nyocha pụrụ iche maka ikpe ojiji ọ bụla. Ebe a.
Njirimara nke Data Lakehouse
- Ọgụgụ na ide data n'otu oge
- Adaptability na scalability
- Enyemaka atụmatụ na ngwaọrụ nchịkwa data
- Ọgụgụ na ide data n'otu oge
- Nchekwa nke dị ọnụ ala
- A na-akwado ụdị data niile na usoro faịlụ.
- Ịnweta sayensị data na ngwaọrụ mmụta igwe nke emebere nke ọma
- Ndị otu data gị ga-erite uru site n'inweta naanị otu sistemụ iji bufee ibu ọrụ site na ya ngwa ngwa na nke ọma.
- Ikike nke ezigbo oge maka atumatu na sayensị data, mmụta igwe, na nyocha
Ngwa 5 Data Lakehouse kacha elu
Lọ data
Databricks, nke onye malitere Apache Spark mbụ wee mee ya Isi mmalite, na-enye ọrụ Apache Spark jikwaa ma debe ya dị ka ikpo okwu maka ọdọ mmiri data.
Ọdọ mmiri data, ọdọ mmiri delta, na akụkụ injin delta nke ụlọ nchekwa databricks na-enyere ọgụgụ isi azụmaahịa, sayensị data, na mmụta igwe na-eji ikpe.
Ọdọ mmiri data bụ ebe nchekwa igwe ojii nke ọha.
Site na nkwado maka njikwa metadata, batch na iyi data nhazi maka ọtụtụ datasets ahaziri ahazi, nchọpụta data, njikwa ohere nchekwa, yana nyocha SQL.
Databricks na-enye ọtụtụ ọrụ nchekwa data mmadụ nwere ike ịtụ anya ịhụ n'elu ikpo okwu ọdọ mmiri data.
Databricks ekpughere n'oge na-adịbeghị anya Auto Loader, nke na-akpaghị aka ETL na ntinye data ma na-etinye nlele data iji mepụta atụmatụ maka ụdị data dị iche iche, iji wepụta akụkụ dị mkpa nke atụmatụ nchekwa ọdọ data.
N'aka nke ọzọ, ndị ọrụ nwere ike wuo pipeline ETL n'etiti ọdọ data igwe ojii ha na Delta Lake site na iji Delta Live Tables.
Na mpempe akwụkwọ, Databrick na-egosi na ọ nwere uru niile, ma ịmepụta ihe ngwọta na ịmepụta pipeline data ya chọrọ ọtụtụ ọrụ mmadụ site n'aka ndị mmepe nwere nkà.
N'ọ̀tụ̀tụ̀, azịza ya na-adịkwa mgbagwoju anya karị. Ọ dị mgbagwoju anya karịa ka ọ dị.
Ahana
Ọdọ mmiri data bụ otu ebe etiti ebe ị nwere ike ịchekwa ụdị data ọ bụla ị họọrọ n'ọ̀tụ̀tụ̀, gụnyere data emebereghị na ahaziri. AWS S3, Microsoft Azure, na Google Cloud Storage bụ ọdọ mmiri data atọ a na-ahụkarị.
Ọdọ mmiri data na-amasị nke ọma n'ihi na ha dị oke ọnụ ma dị mfe iji; ị nwere ike na-echekwa ụdị data ọ bụla dị ka ịchọrọ maka obere ego.
Mana ọdọ mmiri data anaghị enye ngwaọrụ arụnyere dị ka nyocha, ajụjụ, wdg.
Ị chọrọ injin ajụjụ na katalọgụ data n'elu ọdọ data (ebe Ahana Cloud na-abata) iji jụọ data gị wee jiri ya.
Site na nke kacha mma nke ụlọ nkwakọba ihe data yana ọdọ mmiri data, imepụta ụlọ ọdọ data ọhụrụ ewepụtala.
Nke a na-egosi na ọ na-apụta ìhè, na-agbanwe agbanwe, nwere ọnụahịa / arụmọrụ dị mma, akpịrịkpa dị ka ọdọ mmiri data na-akwado azụmahịa, ma nwee nchebe dị elu nke yiri ụlọ nkwakọba ihe data.
Igwe ajụjụ SQL gị dị elu bụ ụbụrụ dị n'azụ Data Lakehouse. N'ihi nke a, ị nwere ike ịme nyocha dị elu na data ọdọ mmiri data gị.
Ahana Cloud maka Presto bụ SaaS maka Presto na AWS, na-eme ka ọ dị mfe ịmalite iji Presto n'igwe ojii.
Maka ọdọ data dabere na S3, Ahana enweelarị katalọgụ data arụnyere na caching. Ahana na-enye gị atụmatụ Presto na-achọghị ka ị na-edozi isi n'ihi na ọ na-eme ya n'ime.
AWS Lake Formation, Apache Hudi, na Delta Lake bụ ole na ole n'ime ndị njikwa azụmahịa bụ akụkụ nke nchịkọta ma jikọta ya na ya.
Dremio
Otu dị iche iche na-achọ ngwa ngwa, dị mfe, na nke ọma na-enyocha oke data na-ebili ngwa ngwa.
Dremio kwenyere na ebe nchekwa data mepere emepe na-ejikọta uru nke ọdọ mmiri data na ụlọ nkwakọba ihe na-emeghe bụ ụzọ kacha mma iji mezuo nke a.
Ikpo okwu Dremio's lakehouse na-enye ahụmịhe na-arụ ọrụ maka onye ọ bụla, yana UI dị mfe nke na-enye ndị ọrụ ohere ịmecha nyocha na ntakịrị oge.
Dremio Cloud, ikpo okwu ọdọ mmiri a na-achịkwa nke ọma, yana mmalite nke ọrụ ọhụrụ abụọ: Dremio Sonar, igwe nyocha ụlọ ọdọ mmiri, na Dremio Arctic, megastore nwere ọgụgụ isi maka Apache Iceberg nke na-ebuga ahụmịhe Git pụrụ iche maka ụlọ ọdọ mmiri ahụ.
Enwere ike ịrụ ọrụ SQL niile nke otu ụlọ ọrụ n'elu ikpo okwu Dremio Cloud enweghị njedebe, nke na-arụkwa ọrụ njikwa data.
Ewubere ya maka SQL, na-enye ahụmịhe dị ka Git, bụ isi mmalite, ọ na-enwekwa onwe ya mgbe niile.
Ha kere ya ka ọ bụrụ ikpo okwu ọdọ mmiri nke ndị otu data na-asọpụrụ.
Iji tebụl mepere emepe na ụdị faịlụ dị ka Apache Iceberg na Apache Parquet, data gị na-adịgide na nchekwa ọdọ data nke gị mgbe ị na-eji Dremio Cloud.
Enwere ike ịnakwere ihe ọhụrụ n'ọdịnihu n'ụzọ dị mfe, enwere ike ịhọrọ engine kwesịrị ekwesị dabere na ibu ọrụ gị.
Snowflake
Snowflake bụ data igwe ojii na ikpo okwu nyocha nke nwere ike gboo mkpa ọdọ mmiri data na ụlọ nkwakọba ihe.
Ọ malitere dị ka usoro nchekwa data nke e wuru na akụrụngwa igwe ojii.
Ikpo okwu nwere ebe nchekwa nchekwa etiti nke na-anọdụ n'elu nchekwa igwe ojii sitere na AWS, Microsoft Azure, ma ọ bụ Google Cloud Platform (GCP).
Na-esote nke ahụ bụ oyi akwa mgbakọ ọtụtụ ụyọkọ, ebe ndị ọrụ nwere ike ịmalite ụlọ nkwakọba ihe data mebere wee mee ajụjụ SQL megide nchekwa data ha.
Ihe owuwu ahụ na-enye ohere maka ịkwakọba ihe nchekwa na mgbakọ na mwepụ, na-enye ndị otu ohere ka ha nwee ike ịgbakọ ha abụọ n'onwe ha ka ọ dị mkpa.
N'ikpeazụ, Snowflake na-enye oyi akwa ọrụ yana nhazi metadata, njikwa akụrụngwa, njikwa data, azụmahịa na atụmatụ ndị ọzọ.
Njikọ ngwaọrụ BI, njikwa metadata, njikwa ohere, yana ajụjụ SQL bụ ole na ole n'ime ọrụ ụlọ nkwakọba data nke ikpo okwu kacha mma n'inye.
Agbanyeghị, snowflake bụ naanị otu injin ajụjụ dabere na SQL.
N'ihi ya, ọ na-adị mfe nchịkwa mana ọ na-enweghi ike ime mgbanwe, na ọhụụ ọdọ mmiri nke multi-model adịghị aghọta.
Na mgbakwunye, tupu enwee ike ịchọ ma ọ bụ nyochaa data sitere na nchekwa igwe ojii, Snowflake chọrọ ka azụmaahịa buru ya na akwa nchekwa etiti.
Usoro pipelining data akwụkwọ ntuziaka chọrọ tupu ETL, ịnyefe na nhazi data tupu enwee ike nyochaa ya. Ịkwalite usoro ntuziaka ndị a na-eme ka ha nwee nkụda mmụọ.
Nhọrọ ọzọ nke na-egosi na ọ dị mma na akwụkwọ mana n'eziokwu, na-esi na ụkpụrụ ọdọ mmiri data nke ntinye data dị mfe bụ ebe nchekwa data Snowflake.
Oracle
Ihe owuwu ọgbara ọhụrụ, mepere emepe mara dị ka “ụlọ data data” na-eme ka o kwe omume ịchekwa, ghọta na nyochaa data gị niile.
Ihe ngwọta ọdọ mmiri mepere emepe nke kachasị amasị nke ọma na-ejikọta ya na ike na omimi nke ụlọ nkwakọba ihe data.
Enwere ike iji usoro AI kachasị ọhụrụ yana ọrụ AI arụgoro arụgoro na ebe nchekwa data na Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Ọ ga-ekwe omume iji ụdị data ndị ọzọ rụọ ọrụ mgbe ị na-eji ọdọ data mepere emepe. Ma oge na mgbalị a chọrọ iji jikwaa ya nwere ike ịbụ ihe ndọghachi azụ na-adịgide adịgide.
OCI na-enye ọrụ ụlọ ọdọ mmiri mepere emepe jikwaa nke ọma na ọnụego dị ala yana njikwa obere, na-enye gị ohere ịtụ anya mmefu arụmọrụ dị ala, scalability na nchekwa ka mma yana ikike ijikọ data niile dị adị n'otu ebe.
Ebe nchekwa data ga-abawanye uru nke ụlọ nkwakọba ihe data na marts, nke dị mkpa maka ụlọ ọrụ na-aga nke ọma.
Enwere ike weghachite data site na iji ụlọ ọdọ mmiri site na ọtụtụ ebe yana naanị otu ajụjụ SQL.
Mmemme na ngwaọrụ ndị dị ugbu a na-enweta ohere doro anya na data niile na-achọghị mgbanwe ma ọ bụ nweta nka ọhụrụ.
mmechi
Iwebata ihe ngwọta nke ọdọ mmiri data bụ ngosipụta nke nnukwu ihe na-emekarị na nnukwu data, nke bụ ntinye nke nyocha na nchekwa data na nyiwe data jikọtara ọnụ iji bulie uru azụmahịa site na data mgbe ị na-ebelata oge, ọnụ ahịa, na mgbagwoju anya nke mmịpụta uru.
Platforms gụnyere Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio, na Oracle ejikọtala na echiche nke "ụlọ ọdọ mmiri data," ma ha nke ọ bụla nwere njirimara pụrụ iche na ọchịchọ nke ịrụ ọrụ dị ka ụlọ nkwakọba data karịa ezigbo ọdọ mmiri data. n'ozuzu.
Mgbe a na-ere ihe ngwọta dị ka "ụlọ data data," ụlọ ọrụ azụmahịa kwesịrị ịkpachara anya maka ihe ọ pụtara n'ezie.
Ụlọ ọrụ kwesịrị ileba anya n'ofe ahịa ahịa dị ka "data lakehouse" kama ileba anya na njirimara ikpo okwu ọ bụla iji họrọ usoro data kachasị mma nke ga-agbasawanye na azụmahịa ha n'ọdịnihu.
Nkume a-aza