What are the differences between Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data lake
1. data warehouse delivers clean, structured data for BI analytics, while a data lake permanently and cheaply stores data of any nature in any format. Many organizations use data lakes for data science and machine learning, but not for BI reporting due to its unvalidated nature.
2. data lakehouse combines the advantage of the data lake and data warehouse. the reliable transactions of a data warehouse and the scalability and low cost of a data lake. Single Source of Truth. Unified data from all sources
3. The data lake table format is the most important component of a lakehouse architecture. There must be some way to organize and manage all the raw data files in the data lake storage. Table formats help abstract the physical data structure’s complexity and allow different engines to work simultaneously on the same data. The table format in a lakehouse architecture facilitates the ability to do data warehouse-level transactions (DML) along with ACID guarantees. Some of the other critical features of a table format are schema evolution, expressive SQL, time travel, data compaction (ie Delta Lake). Apache Spark can also be used as the query engine
Quais são as diferenças entre Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data lake
1. o data warehouse fornece dados limpos e estruturados para análise de BI, enquanto um data lake armazena dados de qualquer natureza de forma permanente e barata em qualquer formato. Muitas organizações usam data lakes para ciência de dados e aprendizado de máquina, mas não para relatórios de BI devido à sua natureza não validada. 2. o data lakehouse combina a vantagem do data lake e do data warehouse. as transações confiáveis de um data warehouse e a escalabilidade e baixo custo de um data lake. fonte única de verdade. dados unificados de todas as fontes 3. o formato da data lakehouse é o componente mais importante de uma arquitetura de data warehouse. deve haver alguma maneira de organizar e gerenciar todos os arquivos de dados no armazenamento de dados. os formatos de tabela ajudam a abstrair a complexidade da estrutura física do data lake e permitem que diferentes motores de dados trabalhem simultaneamente no mesmo. a tabela em uma arquitetura de data lakehouse garante a capacidade de fazer transações de nível de dados em formato Delta (MLD) com o motor de expressão de data. Algumas características do data lakehouse podem ser usadas como uma evolução de uma tabela de tempo (como o Apache, Spark, o formato de tabela de dados cru), além de uma tabela de dados de tempo de viagem de tempo.