Awọn ile adagun data darapọ ile-ipamọ data ati awọn imọran adagun data fun awọn iṣowo.
Awọn irinṣẹ wọnyi jẹ ki o kọ awọn ipinnu ibi ipamọ data ti o munadoko-owo nipa apapọ awọn agbara iṣakoso ti awọn adagun data pẹlu faaji data ti a rii ni awọn ile itaja data.
Ni afikun, idinku ninu ijira data ati apọju, akoko ti o dinku ni a lo iṣakoso, ati pe ero kukuru ati awọn ilana iṣakoso data di otito.
Ile adagun data kan ni ọpọlọpọ awọn anfani ni akawe si eto ibi ipamọ pẹlu awọn solusan pupọ.
Awọn irinṣẹ wọnyi tun lo nipasẹ awọn onimọ-jinlẹ data lati mu oye wọn dara si ti oye iṣowo ati awọn ilana ikẹkọ ẹrọ.
Nkan yii yoo yara wo ile adagun data, awọn agbara rẹ, ati awọn irinṣẹ to wa.
Ifihan to Data Lakehouse
Iru tuntun ti faaji data ti a pe ni “data lakehouse” ṣajọpọ adagun data kan ati ile-ipamọ data lati koju awọn ailagbara ti ọkọọkan ni ominira.
Eto ile adagun, bii awọn adagun data, nlo ibi ipamọ idiyele kekere lati tọju awọn oye nla ti data ni fọọmu atilẹba rẹ.
Ipilẹṣẹ Layer metadata lori oke ile itaja tun pese eto data ati fi agbara fun awọn irinṣẹ iṣakoso data ti o jọra si awọn ti a rii ni awọn ile itaja data.
O ni awọn oye nla ti eleto, ologbele-ti eleto, ati data ti ko ni eto ti a gba lati oriṣiriṣi awọn ohun elo iṣowo, awọn eto, ati awọn ẹrọ ti a lo jakejado ile-iṣẹ naa.
Bi abajade, ko dabi awọn adagun data, eto ile adagun le ṣakoso ati mu data yẹn pọ si fun iṣẹ SQL.
O tun ni agbara lati fipamọ ati ṣiṣẹ awọn oye nla ti data oniruuru ni idiyele ti o din owo ju awọn ile itaja data lọ.
Ile adagun data wa ni ọwọ nigbati o nilo lati ṣiṣẹ eyikeyi iraye si data tabi awọn atupale lodi si eyikeyi data ṣugbọn ko ni idaniloju ti data naa tabi awọn atupale ti a ṣeduro.
Itumọ ile adagun kan yoo ṣiṣẹ daradara ti iṣẹ ṣiṣe kii ṣe ibakcdun akọkọ.
Iyẹn ko tumọ si pe o yẹ ki o ṣe ipilẹ gbogbo eto rẹ sori ile adagun kan.
Alaye diẹ sii lori bi o ṣe le yan adagun data kan, ile adagun, ile itaja data, tabi ibi ipamọ data atupale pataki fun ọran lilo kọọkan ni a le rii Nibi.
Awọn ẹya ara ẹrọ ti Data Lakehouse
- kika ati kikọ data nigbakanna
- Adaptability ati scalability
- Iranlọwọ eto pẹlu awọn irinṣẹ iṣakoso data
- kika ati kikọ data nigbakanna
- Ibi ipamọ ti o jẹ ifarada
- Gbogbo awọn iru data ati awọn ọna kika faili ni atilẹyin.
- Wiwọle si imọ-jinlẹ data ati awọn irinṣẹ ikẹkọ ẹrọ ti o jẹ iṣapeye
- Awọn ẹgbẹ data rẹ yoo ni anfani lati ni iraye si eto kan kan lati gbe awọn ẹru iṣẹ nipasẹ rẹ ni iyara ati deede.
- Awọn agbara akoko gidi fun awọn ipilẹṣẹ ni imọ-jinlẹ data, ẹkọ ẹrọ, ati awọn atupale
Top 5 Data Lakehouse irinṣẹ
Awọn iwe data
Databricks, eyiti o jẹ ipilẹṣẹ nipasẹ ẹni ti o kọkọ ṣe Apache Spark ati ṣe orisun orisun, pese iṣẹ Apache Spark ti a ṣakoso ati pe o wa ni ipo bi pẹpẹ fun awọn adagun data.
Adagun data, adagun delta, ati awọn paati ẹrọ ẹrọ delta ti faaji ile adagun Databricks jẹki oye iṣowo, imọ-jinlẹ data, ati awọn ọran lilo ikẹkọ ẹrọ.
Adagun data jẹ ibi ipamọ ibi ipamọ awọsanma ti gbogbo eniyan.
Pẹlu atilẹyin fun iṣakoso metadata, ipele ati sisẹ data ṣiṣanwọle fun awọn ipilẹ data ti a ṣeto pupọ, iṣawari data, awọn iṣakoso iwọle ailewu, ati awọn atupale SQL.
Databricks nfunni pupọ julọ awọn iṣẹ ibi ipamọ data ti ọkan le nireti lati rii ni pẹpẹ data adagun data kan.
Databricks laipẹ ṣe afihan Agberu Aifọwọyi rẹ, eyiti o ṣe adaṣe ETL ati titẹ sii data ati mu iṣapẹẹrẹ data ṣiṣẹ lati sọ ero naa fun ọpọlọpọ awọn oriṣi data, lati le jiṣẹ lori awọn paati pataki ti ilana ipamọ adagun data.
Ni omiiran, awọn olumulo le kọ awọn opo gigun ti ETL laarin adagun data awọsanma ti gbogbo eniyan ati Delta Lake ni lilo Awọn tabili Live Delta.
Lori iwe, Databricks han lati ni gbogbo awọn anfani, ṣugbọn siseto ojutu ati ṣiṣẹda awọn opo gigun ti data rẹ nilo ọpọlọpọ iṣẹ eniyan lati ọdọ awọn olupilẹṣẹ oye.
Ni iwọn, idahun tun di eka sii. O ni idiju diẹ sii ju ti o dabi.
Ahana
Adagun data jẹ ẹyọkan, ipo aarin nibiti o ti le fipamọ eyikeyi iru data ti o yan ni iwọn, pẹlu data ti a ko ṣeto ati iṣeto. AWS S3, Microsoft Azure, ati Ibi ipamọ awọsanma Google jẹ awọn adagun data ti o wọpọ mẹta.
Data adagun ti wa ni ti iyalẹnu daradara-feran nitori won wa ni gidigidi ti ifarada ati ki o rọrun a lilo; o le ni pataki fipamọ bi Elo ti eyikeyi iru data bi o ṣe fẹ fun owo kekere pupọ.
Ṣugbọn adagun data ko funni ni awọn irinṣẹ ti a ṣe sinu bi awọn atupale, ibeere, ati bẹbẹ lọ.
O nilo ẹrọ ibeere ati katalogi data lori oke adagun data (nibiti Ahana Cloud ti wọle) lati beere data rẹ ki o lo.
Pẹlu ohun ti o dara julọ ti Ile-ipamọ Data ati Adagun Data, apẹrẹ ile adagun data tuntun ti ni idagbasoke.
Eyi tọkasi pe o han gbangba, iyipada, ni idiyele / iṣẹ ti o dara, awọn iwọn bi adagun data n ṣe atilẹyin awọn iṣowo, ati pe o ni ipele aabo giga ti o jọra si ile-itaja data kan.
Ẹrọ ibeere SQL rẹ ti o ga julọ jẹ ọpọlọ ti o wa lẹhin Data Lakehouse. Nitori eyi, o le ṣiṣẹ awọn atupale iṣẹ ṣiṣe giga lori data adagun data rẹ.
Ahana awọsanma fun Presto jẹ SaaS fun Presto lori AWS, ṣiṣe ni iyalẹnu rọrun lati bẹrẹ lilo Presto ninu awọsanma.
Fun adagun data orisun S3 rẹ, Ahana ti ni katalogi data ti a ṣe sinu ati caching. Ahana fun ọ ni awọn ẹya ti Presto laisi nilo ki o mu awọn oke nitori pe o ṣe ni inu.
AWS Lake Formation, Apache Hudi, ati Delta Lake jẹ diẹ ninu awọn alakoso iṣowo ti o jẹ apakan ti akopọ ati ki o ṣepọ pẹlu rẹ.
Dremio
Awọn ile-iṣẹ n wa lati yara, nirọrun, ati ṣiṣe iṣiroye awọn oye nla ti data nyara nyara.
Dremio gbagbọ pe ile adagun data ṣiṣi papọ awọn anfani ti awọn adagun data ati awọn ile itaja data lori ipilẹ ṣiṣi jẹ ọna ti o dara julọ lati ṣaṣeyọri eyi.
Syeed Dremio's lakehouse n pese iriri ti o ṣiṣẹ fun gbogbo eniyan, pẹlu UI ti o rọrun ti o gba awọn olumulo laaye lati pari awọn itupalẹ ni ida kan ti akoko naa.
Dremio Cloud, Syeed data lakehouse ti iṣakoso ni kikun, ati ifilọlẹ awọn iṣẹ tuntun meji: Dremio Sonar, ẹrọ ibeere ile adagun kan, ati Dremio Arctic, megastore ti oye fun Apache Iceberg ti o ṣafihan iriri Git-bii alailẹgbẹ fun ile adagun naa.
Gbogbo awọn ẹru iṣẹ SQL ti agbari le ṣee ṣiṣẹ lori ailagbara, ipilẹ-iṣẹ Dremio Cloud ti iwọn ailopin, eyiti o tun ṣe adaṣe awọn iṣẹ ṣiṣe iṣakoso data.
O ti wa ni itumọ ti fun SQL, nfun a Git-bi iriri, wa ni sisi orisun, ati ki o jẹ nigbagbogbo free .
Wọn ṣẹda rẹ lati jẹ pẹpẹ lakehouse ti awọn ẹgbẹ data fẹran.
Lilo tabili orisun ṣiṣi ati awọn ọna kika faili bii Apache Iceberg ati Apache Parquet, data rẹ duro ni ibi ipamọ adagun data tirẹ nigba lilo awọsanma Dremio.
Awọn imotuntun ọjọ iwaju le ni irọrun gba, ati pe ẹrọ to dara ni a le yan da lori iṣẹ ṣiṣe rẹ.
Snowflake
Snowflake jẹ data awọsanma ati Syeed atupale ti o le pade awọn adagun data 'ati awọn iwulo awọn ile itaja.
O bẹrẹ bi eto ile itaja data ti a ṣe lori awọn amayederun awọsanma.
Syeed naa ni ibi ipamọ ibi-itọju aarin ti o joko lori oke ibi ipamọ awọsanma ti gbogbo eniyan lati AWS, Microsoft Azure, tabi Google Cloud Platform (GCP).
Atẹle iyẹn jẹ Layer iṣiro iṣupọ pupọ, nibiti awọn olumulo le ṣe ifilọlẹ ile-itaja data foju kan ati ṣe awọn ibeere SQL lodi si ibi ipamọ data wọn.
Awọn faaji laaye fun decoupling ipamọ ati isiro oro, gbigba awọn ajo lati asekale awọn meji ominira bi ti nilo.
Nikẹhin, Snowflake n pese ipele iṣẹ kan pẹlu isọri metadata, iṣakoso awọn orisun, iṣakoso data, awọn iṣowo, ati awọn ẹya miiran.
Awọn asopọ irinṣẹ BI, iṣakoso metadata, awọn iṣakoso iwọle, ati awọn ibeere SQL jẹ diẹ ninu iṣẹ ṣiṣe ile-ipamọ data ti pẹpẹ ti o tayọ ni fifunni.
Snowflake, sibẹsibẹ, jẹ ihamọ si ẹrọ ibeere ti o da lori SQL kan.
Bi abajade, o rọrun lati ṣakoso ṣugbọn o kere si isọdi, ati iran data adagun-ọpọlọpọ awoṣe ko ni imuse.
Ni afikun, ṣaaju ki data lati ibi ipamọ awọsanma le ṣe wa tabi ṣe itupalẹ, Snowflake nilo awọn iṣowo lati gbe e sinu Layer ibi ipamọ aarin.
Ilana pipelin data afọwọṣe jẹ dandan ṣaaju ETL, ipese, ati ọna kika data ṣaaju ki o to le ṣe ayẹwo. Gbigbọn awọn ilana afọwọṣe wọnyi jẹ ki wọn bajẹ.
Aṣayan miiran ti o han pe o jẹ ibamu ti o dara lori iwe ṣugbọn ni otitọ, yapa lati ipilẹ adagun data ti titẹ sii data ti o rọrun jẹ ile adagun data Snowflake.
Ebora
Igbalode, faaji ṣiṣi ti a mọ si “ile data lakehouse” jẹ ki o ṣee ṣe lati fipamọ, loye, ati itupalẹ gbogbo data rẹ.
Awọn ojutu orisun lake orisun ṣiṣi ti o nifẹ pupọ julọ 'iwọn ati irọrun ni idapo pẹlu agbara ati ijinle ti awọn ile itaja data.
Awọn ilana AI tuntun ati awọn iṣẹ AI ti a ti kọ tẹlẹ le ṣee lo pẹlu ile adagun data kan lori Awọn amayederun awọsanma Oracle (OCI).
O ṣee ṣe lati ṣiṣẹ pẹlu awọn iru data afikun lakoko lilo adagun data orisun-ìmọ. Ṣugbọn akoko ati igbiyanju ti o nilo lati ṣakoso rẹ le jẹ aiṣedeede jubẹẹlo.
OCI nfunni ni awọn iṣẹ ṣiṣi orisun lakehouse ti iṣakoso ni kikun ni awọn iwọn kekere ati pẹlu iṣakoso ti o dinku, gbigba ọ laaye lati nireti awọn inawo iṣẹ ṣiṣe kekere, iwọn ti o dara julọ ati aabo, ati agbara lati ṣafikun gbogbo data ti o wa tẹlẹ ni ipo kan.
Ile adagun data kan yoo ṣe alekun iye ti awọn ile itaja data ati awọn ọja, eyiti o ṣe pataki si awọn ile-iṣẹ aṣeyọri.
O le gba data pada nipa lilo ile adagun kan lati awọn ipo pupọ pẹlu ibeere SQL kan.
Awọn eto ti o wa tẹlẹ ati awọn irinṣẹ gba iraye si gbangba si gbogbo data laisi nilo awọn atunṣe tabi gbigba awọn ọgbọn tuntun.
ipari
Ifilọlẹ ti awọn ojutu lakehouse data jẹ afihan ti aṣa ti o tobi julọ ni data nla, eyiti o jẹ isọpọ ti awọn atupale ati ibi ipamọ data ni awọn iru ẹrọ data iṣọkan lati mu iye iṣowo pọ si lati data lakoko ti o dinku akoko, idiyele, ati idiju ti isediwon iye.
Awọn iru ẹrọ pẹlu Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio, ati Oracle ni gbogbo wọn ni asopọ si imọran ti “ile lake data,” ṣugbọn ọkọọkan wọn ni awọn ẹya ara ẹrọ ọtọtọ ati ifarahan lati ṣiṣẹ diẹ sii bi ile itaja data ju adagun data tootọ kan. Lakopo.
Nigbati a ba ta ojutu kan bi “ile adagun data,” awọn iṣowo yẹ ki o ṣọra ohun ti o tumọ si gaan.
Awọn katakara nilo lati wo kọja jargon tita bi “data lakehouse” ati dipo wo sinu awọn ẹya iru ẹrọ kọọkan lati yan pẹpẹ data ti o dara julọ ti yoo faagun pẹlu awọn iṣowo wọn ni ọjọ iwaju.
Fi a Reply