Податочните езерски куќи ги комбинираат концептите за складиште на податоци и езеро на податоци за бизнисите.
Овие алатки ви дозволуваат да изградите економични решенија за складирање податоци со комбинирање на способностите за управување на езерата на податоци со архитектурата на податоци што се наоѓа во складиштата на податоци.
Дополнително, има намалување на миграцијата на податоците и вишокот, се троши помалку време за администрирање, а пократките процедури за управување со шема и податоци всушност стануваат реалност.
Една езерска куќа за податоци има многу предности во споредба со систем за складирање со неколку решенија.
Овие алатки сè уште ги користат научниците за податоци за да го подобрат нивното разбирање за деловната интелигенција и процедурите за машинско учење.
Оваа статија ќе фрли брз поглед на data lakehouse, неговите способности и достапните алатки.
Вовед во Дата Лејкхаус
Нов вид архитектура на податоци наречена „data Lakehouse” комбинира езеро со податоци и складиште на податоци за да ги реши слабостите на секој од нив независно.
Системот Lakehouse, како и езерата на податоци, користи складирање со ниски трошоци за да задржи огромни количини на податоци во неговата оригинална форма.
Додавањето слој на метаподатоци на врвот на продавницата, исто така, обезбедува структура на податоци и ги овластува алатките за управување со податоци слични на оние што се наоѓаат во складиштата на податоци.
Содржи огромни количини на структурирани, полуструктурирани и неструктурирани податоци добиени од различни деловни апликации, системи и уреди кои се користат низ претпријатието.
Како резултат на тоа, за разлика од езерата со податоци, системот на езерската куќа може да управува и да ги оптимизира тие податоци за перформансите на SQL.
Исто така, има можност да складира и обработува големи количини разновидни податоци по поевтина цена од складиштата на податоци.
Езерото за податоци е корисно кога треба да извршите пристап до податоци или аналитика против какви било податоци, но не сте сигурни за податоците или препорачаната аналитика.
Архитектурата на езерската куќа ќе функционира доста добро ако перформансите не се примарна грижа.
Тоа не значи дека треба да ја засновате целата своја структура на езерска куќа.
Може да најдете повеќе информации за тоа како да изберете езеро со податоци, езеро, складиште за податоци или специјализирана база на податоци за аналитика за секој случај на употреба. овде.
Карактеристики на Data Lakehouse
- Истовремено читање и пишување податоци
- Прилагодливост и приспособливост
- Помош за шема со алатки за управување со податоци
- Истовремено читање и пишување податоци
- Складирање што е достапно
- Поддржани се сите типови податоци и формати на датотеки.
- Пристап до алатките за наука за податоци и машинско учење што е оптимизиран
- Вашите тимови за податоци ќе имаат корист од пристапот до само еден систем за побрзо и попрецизно пренесување на оптоварувањата преку него.
- Способности во реално време за иницијативи во науката за податоци, машинско учење и аналитика
Топ 5 алатки на Data Lakehouse
Бази на податоци
Databricks, кој е основан од лицето кое прв го развило Apache Spark и го направило со отворен код, обезбедува управувана услуга Apache Spark и е позиционирана како платформа за езера со податоци.
Езерото на податоци, делта езерото и делта моторните компоненти на архитектурата на езерската куќа Databricks овозможуваат случаи на употреба на деловна интелигенција, наука за податоци и машинско учење.
Езерото на податоци е јавно складиште за складирање облак.
Со поддршка за управување со метаподатоци, сериска и преносна обработка на податоци за повеќеструктурирани збирки на податоци, откривање податоци, безбедни контроли за пристап и SQL аналитика.
Databricks ги нуди повеќето од функциите за складирање податоци што може да се очекува да се видат во платформата за езерска куќа за податоци.
Databricks неодамна го претстави својот Auto Loader, кој го автоматизира ETL и внесувањето податоци и го користи земање примероци на податоци за да ја заклучи шемата за различни типови на податоци, со цел да ги испорача суштинските компоненти на стратегијата за складирање податоци во езерото.
Наизменично, корисниците можат да градат ETL цевководи помеѓу нивното јавно езеро со податоци за облак и езерото Делта со помош на табелите во живо на Делта.
На хартија, се чини дека Databricks ги има сите предности, но поставувањето на решението и создавањето на неговите цевководи за податоци бара многу човечки труд од квалификувани развивачи.
Во обем, одговорот исто така станува покомплексен. Покомплицирано е отколку што изгледа.
Ахана
Езерото со податоци е единствена, централна локација каде што можете да складирате каков било тип на податоци што ќе го изберете во обем, вклучувајќи неструктурирани и структурирани податоци. AWS S3, Microsoft Azure и Google Cloud Storage се три вообичаени езера за податоци.
Податочните езера се неверојатно омилени бидејќи се многу достапни и едноставни за користење; во суштина можете да складирате онолку колку што сакате за многу малку пари.
Но, езерото со податоци не нуди вградени алатки како аналитика, барање итн.
Потребен ви е мотор за пребарување и каталог на податоци на врвот на езерото со податоци (каде што доаѓа Ahana Cloud) за да ги побарате вашите податоци и да ги користите.
Со најдоброто од Data Warehouse и Data Lake, развиен е нов дизајн на data Lakehouse.
Ова покажува дека е транспарентен, приспособлив, има добра цена/перформанси, се мери како езеро со податоци поддржува трансакции и има високо ниво на безбедност споредливо со складиште на податоци.
Вашиот SQL пребарувач со високи перформанси е мозокот зад Data Lakehouse. Поради ова, можете да извршите аналитика со високи перформанси на вашите податоци за езерата на податоци.
Ahana Cloud за Presto е SaaS за Presto на AWS, што го прави неверојатно едноставно да започнете со користење на Presto во облакот.
За вашето езеро со податоци базирано на S3, Ahana веќе има вграден каталог на податоци и кеширање. Ahana ви ги дава функциите на Presto без да бара од вас да се справите со горните трошоци бидејќи тоа го прави внатрешно.
AWS Lake Formation, Apache Hudi и Delta Lake се само неколку од менаџерите на трансакциите кои се дел од оџакот и се интегрираат со него.
Дремио
Организациите настојуваат брзо, едноставно и ефикасно да проценат огромни количини на податоци кои брзо се зголемуваат.
Дремио верува дека езерата со отворени податоци ги комбинира придобивките од езерата на податоци, а складиштата на податоци на отворена основа е најдобриот пристап за да се постигне тоа.
Платформата Lakehouse на Dremio обезбедува искуство кое функционира за секого, со лесен интерфејс кој им овозможува на корисниците да ги завршат анализите во дел од времето.
Dremio Cloud, целосно управувана платформа за езерска куќа за податоци и лансирање на две нови услуги: Dremio Sonar, пребарувач за пребарување на езерската куќа и Dremio Arctic, интелигентна мегапродавница за Apache Iceberg која обезбедува уникатно искуство како Git за езерската куќа.
Сите оптоварувања на SQL на организацијата може да се извршуваат на бескрајно скалабилна Dremio Cloud платформа, којашто исто така ги автоматизира задачите за управување со податоци.
Изграден е за SQL, нуди искуство слично на Git, е со отворен код и секогаш е бесплатен.
Тие го создадоа за да биде платформата на езерската куќа што ја обожаваат тимовите за податоци.
Користејќи табела со отворен код и формати на датотеки како Apache Iceberg и Apache Parquet, вашите податоци се постојани во вашето сопствено складирање на податоци во езерото кога користите Dremio Cloud.
Идните иновации може лесно да се прифатат, а соодветниот мотор може да се избере врз основа на вашиот обем на работа.
Снегулка
Snowflake е облак платформа за податоци и аналитика која може да ги задоволи потребите на езерата за податоци и магацините.
Започна како систем за складиште на податоци изграден на облак инфраструктура.
Платформата се состои од централизирано складиште кое се наоѓа на врвот на јавното складирање облак од AWS, Microsoft Azure или Google Cloud Platform (GCP).
Следува слој за пресметување со повеќе кластери, каде што корисниците можат да лансираат виртуелен складиште за податоци и да спроведуваат SQL пребарувања против нивното складирање податоци.
Архитектурата овозможува раздвојување на ресурсите за складирање и пресметување, дозволувајќи им на организациите да ги размерат двете независно по потреба.
Конечно, Snowflake обезбедува слој на услуга со категоризација на метаподатоци, управување со ресурси, управување со податоци, трансакции и други карактеристики.
Конектори за BI алатки, управување со метаподатоци, контроли за пристап и SQL прашања се само неколку од функционалноста на складиштето на податоци што платформата се истакнува во понудата.
Сепак, Snowflake е ограничена на еден релациски SQL-базиран пребарувач.
Како резултат на тоа, станува поедноставно за администрирање, но помалку приспособливо, а визијата за езерски податоци за повеќе модели не се реализира.
Дополнително, пред да може да се пребаруваат или анализираат податоците од складирањето облак, Snowflake бара од бизнисите да ги вчитаат во централизиран слој за складирање.
Процедурата за рачно поставување податоци бара претходно ETL, обезбедување и форматирање на податоците пред да може да се испита. Зголемувањето на овие рачни процеси ги прави фрустрирачки.
Друга опција која се чини дека добро се вклопува на хартија, но всушност, отстапува од принципот на езерцето на податоци за едноставно внесување податоци е езерската куќа на податоци на Snowflake.
Oracle
Модерната, отворена архитектура позната како „куќа за езерце на податоци“ овозможува складирање, разбирање и анализа на сите ваши податоци.
Ширината и флексибилноста на решенијата за езерски податоци со отворен код кои најмногу се допаѓаат се комбинирани со силата и длабочината на складиштата на податоци.
Најновите рамки за вештачка интелигенција и претходно изградените услуги за вештачка интелигенција може да се користат со база на податоци на Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Изводливо е да се работи со дополнителни типови податоци додека се користи езеро со податоци со отворен код. Но, времето и напорот потребни за управување со него може да биде постојан недостаток.
OCI нуди целосно управувани услуги на езерото со отворен код со пониски цени и со помало управување, што ви овозможува да предвидите помали оперативни трошоци, подобра приспособливост и безбедност и капацитет да ги консолидирате сите ваши постоечки податоци на една локација.
Езерото за податоци ќе ја зголеми вредноста на складиштата за податоци и маркетите, кои се од суштинско значење за успешните претпријатија.
Податоците може да се преземат со користење на езерска куќа од неколку локации со само едно SQL барање.
Постојните програми и алатки добиваат транспарентен пристап до сите податоци без да бараат прилагодувања или стекнување нови вештини.
Заклучок
Воведувањето решенија на data lakehouse е одраз на поголем тренд во големите податоци, што е интеграција на аналитиката и складирањето на податоци во унифицирани податочни платформи за да се максимизира деловната вредност од податоците, истовремено намалувајќи го времето, трошоците и сложеноста на екстракција на вредност.
Платформите, вклучувајќи ги Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio и Oracle, се поврзани со идејата за „куќа за езерце на податоци“, но секоја од нив има уникатен сет на карактеристики и тенденција да функционира повеќе како складиште на податоци отколку вистинско езеро со податоци. како целина.
Кога решението се продава како „куќа за езерце на податоци“, бизнисите треба да бидат претпазливи за тоа што всушност значи.
Претпријатијата треба да гледаат подалеку од маркетинг жаргонот како „data lakehouse“ и наместо тоа да ги разгледаат карактеристиките на секоја платформа за да ја изберат најдобрата платформа за податоци што ќе се прошири со нивните бизниси во иднина.
Оставете Одговор