通用数据湖仓一体架构正当时
这篇博文中提出的建议并不新鲜。事实上许多组织已经投入了数年时间和昂贵的数据工程团队的工作，以慢慢构建这种架构的某个版本。我知道这一点，因为我以前在Uber和LinkedIn做过这样的工程师。我还与数百个组织合作，在开源社区中构建它并朝着类似的目标迈进。 早在 2011 年 LinkedIn 上，我们...
数据湖架构的优势与挑战：数据存储和分析策略
数据湖架构的优势：数据湖架构有许多优势，使其成为大数据存储和分析的理想选择。 1.1 聚合多样化的数据：数据湖可以容纳各种类型和格式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这种灵活性使得数据湖成为集成多个数据源的理想选择，从而提供全面的数据视图。 1.2 弹性扩展性：数据湖的存储基础设施...
【数据湖仓架构】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 ...
【数据湖仓架构】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本...
【数据湖仓架构】数据湖和仓库：范式简介
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。云环境提供了多种好处，例如可扩展性、可用性和可靠性。此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门...
【数据湖架构】Azure Data Lake数据湖指南（下）
我如何管理对我的数据的访问？#ADLS Gen2 支持结合 RBAC 和 ACL 来管理数据访问的访问控制模型。您可以在此处找到有关访问控制的更多信息。除了使用 RBAC 和 ACL 使用 AAD 身份管理访问之外，ADLS Gen2 还支持使用 SAS 令牌和共享密钥来管理对 Gen2 帐户中数据...
【数据湖架构】Azure Data Lake数据湖指南（上）
数据湖漫游指南文件大小和文件数文件格式分区方案使用查询加速我如何管理对我的数据的访问？我选择什么数据格式？如何管理我的数据湖成本？如何监控我的数据湖？ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？设计数据湖的关键考虑因素术语组织和管理数据湖中的数据我想要集中式还是联合式数据湖实施？如何组织我的数据？...
【数据湖架构】Hitchhiker的Azure Data Lake数据湖指南
数据湖漫游指南文件大小和文件数文件格式分区方案使用查询加速我如何管理对我的数据的访问？我选择什么数据格式？如何管理我的数据湖成本？如何监控我的数据湖？ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？设计数据湖的关键考虑因素术语组织和管理数据湖中的数据我想要集中式还是联合式数据湖实施？如何组织我的数据？...
谈谈如何从数据湖（Data Lake）架构转向数据网格（Data Mesh）架构
以上思路的主要转变是将域数据产品视为首要关注点，将数据湖工具和管道视为次之关注点。这将当前的架构模式从集中式数据湖转变为可以很好地协同工作的数据产品生态系统，即数据网格。同样的原则也适用于用于业务报告和可视化的数据仓库。它只是网格上的一个节点，并且可能位于网格的面向消费者的边缘上。尽管数据网格实践被...
聊聊数据湖的11个参考架构
数据湖是传统数据仓库概念在源类型、处理类型和用于业务分析解决方案的结构方面的高级版本。数据湖主要通过云实现，采用多种数据存储和数据处理工具进行架构，基于管理服务的服务用于处理和维护数据湖的数据基础设施。 Pentaho首席技术官詹姆斯·迪克森有一...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
