Building Data Lake AWS

Pourquoi construire un lac de données sur AWS?
Le lac Data est-il le même que S3?
Quelle est la différence entre le seau S3 et le lac Data?
Quelle est la différence entre les mégadonnées et le lac Data?
Quel est le but principal de Data Lake?
Qu'est-ce que l'architecture de Data Lake?
Quelle base de données est la meilleure pour Data Lake?
Qui construit un lac de données?
SQL est-il un lac de données?
Data Lake utilise-t-il ETL?
Qu'est-ce que Data Lake dans ETL?
Comment un lac Data est-il mis en œuvre?
Comment un lac Data Lake est-il structuré?
Les lacs de données utilisent-ils ETL?
Qu'est-ce que ETL dans Data Lake?
Quelle est la différence entre Data Lake et ETL?
Quelle base de données est la meilleure pour Data Lake?
Pouvez-vous utiliser SQL dans un lac de données?
Un lac de données a-t-il besoin d'un schéma?

Pourquoi construire un lac de données sur AWS?

Un lac de données sur AWS peut vous aider:

Collectez et stockez tout type de données, à n'importe quelle échelle et à faible coût. Sécuriser les données et empêcher un accès non autorisé. Catalogue, rechercher et trouver les données pertinentes dans le référentiel central. Effectuer rapidement et facilement de nouveaux types d'analyse des données.

Le lac Data est-il le même que S3?

Stockage central: Amazon S3 en tant que plate-forme de stockage de lacs de données. Un lac Data construit sur AWS utilise Amazon S3 comme plate-forme de stockage principale. Amazon S3 fournit une base optimale pour un lac de données en raison de son évolutivité pratiquement illimitée et de sa forte durabilité.

Quelle est la différence entre le seau S3 et le lac Data?

Un lac de données est un référentiel centralisé qui vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. S3 est un service de stockage d'objets qui offre une durabilité, une disponibilité et des performances de pointe de l'industrie. Cela en fait une excellente option pour les entreprises qui ont besoin de stocker des données à partir de différentes sources.

Quelle est la différence entre les mégadonnées et le lac Data?

Hébergement, traitement et analyse structuré, semi et non structuré en lot ou en temps réel à l'aide de bases de données HDFS, stockage d'objets et NoSQL est Big Data. Tandis que l'hébergement, le traitement et l'analyse structurés, semi et non structurés en lot ou en temps réel à l'aide du HDFS et du stockage d'objets est Data Lake.

Quel est le but principal de Data Lake?

Un lac de données est un référentiel centralisé conçu pour stocker, traiter et sécuriser de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées. Il peut stocker des données dans son format natif et en traiter n'importe quelle variété, ignorant les limites de taille. En savoir plus sur la modernisation de votre lac de données sur Google Cloud.

Qu'est-ce que l'architecture de Data Lake?

L'architecture des lacs de données est un référentiel de stockage pour de grands volumes de données. Certes, l'une des plus grandes fonctionnalités de cette solution est le fait que vous pouvez stocker toutes vos données au format natif. Par exemple, vous pourriez être intéressé par l'ingestion de: données opérationnelles (ventes, finances, inventaire)

Quelle base de données est la meilleure pour Data Lake?

Utilisation de bases de données MongoDB Atlas et de lacs de données

Les bases de données MongoDB ont des schémas flexibles qui prennent en charge les données structurées ou semi-structurées. Dans de nombreux cas, la plate-forme de données MongoDB fournit une prise en charge suffisante pour l'analyse pour qu'un entrepôt de données ou un lac de données ne soit pas requis.

Qui construit un lac de données?

Data Lake Management est souvent le domaine des ingénieurs de données, qui aident à concevoir, construire et maintenir les pipelines de données qui apportent des données dans les lacs de données. Avec les data Lakehouses, il peut souvent y avoir plusieurs parties prenantes pour la direction en plus des ingénieurs de données, y compris les scientifiques des données.

SQL est-il un lac de données?

SQL est utilisé pour l'analyse et la transformation de grands volumes de données dans les lacs de données. Avec des volumes de données plus importants, la poussée est vers des technologies plus récentes et des changements de paradigme. SQL est quant à lui resté le pilier.

Data Lake utilise-t-il ETL?

Différence clé entre Data Lake et Data Warehouse

Data Lake utilise le processus ELT (Extract Load Transforment), tandis que l'entrepôt de données utilise le processus ETL (TRANSFORMATION EXTRACT).

Qu'est-ce que Data Lake dans ETL?

Un lac de données est un référentiel centralisé qui vous permet de stocker toutes vos données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle.

Comment un lac Data est-il mis en œuvre?

Mais la stratégie pour une mise en œuvre de Data Lake est d'ingestion et d'analyser les données de pratiquement tous les systèmes qui génèrent des informations. Les entrepôts de données utilisent des schémas prédéfinis pour ingérer des données. Dans un lac de données, les analystes appliquent des schémas une fois le processus d'ingestion. Les lacs de données stockent les données dans sa forme brute.

Comment un lac Data Lake est-il structuré?

Un lac de données est un référentiel de stockage qui contient une grande quantité de données dans son format Native, Raw. Les magasins Data Lake sont optimisés pour la mise à l'échelle des téraoctets et des pétaoctets de données. Les données proviennent généralement de plusieurs sources hétérogènes et peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées.

Les lacs de données utilisent-ils ETL?

ETL n'est normalement pas une solution pour les lacs de données. Il transforme les données pour l'intégration avec un système d'entrepôt de données relationnel structuré. ELT propose un pipeline pour les lacs de données pour ingérer des données non structurées. Ensuite, il transforme les données sur la base des besoins pour l'analyse.

Qu'est-ce que ETL dans Data Lake?

ETL, qui signifie «Extraire, transformer, charger», sont les trois processus qui, en combinaison, déplacent les données d'une base de données, de plusieurs bases de données ou d'autres sources à un référentiel unifié - généralement un entrepôt de données.

Quelle est la différence entre Data Lake et ETL?

Data Lake définit le schéma après le stockage des données, tandis que Data Warehouse définit le schéma avant le stockage des données. Data Lake utilise le processus ELT (Extract Load Transforment), tandis que l'entrepôt de données utilise le processus ETL (TRANSFORMATION EXTRACT).

Quelle base de données est la meilleure pour Data Lake?

Pouvez-vous utiliser SQL dans un lac de données?

Il existe plusieurs façons d'ingérer des données dans un lac Data en utilisant SQL, comme l'utilisation d'une instruction INSERT SQL ou à l'aide d'un outil ETL (Extracter, Transform, Load) basé sur SQL. Vous pouvez également utiliser SQL pour interroger les sources de données externes et charger les résultats dans votre lac de données.

Un lac de données a-t-il besoin d'un schéma?

Les entrepôts de données ont un modèle de schéma à l'écriture, ce qui signifie qu'ils nécessitent un schéma structuré défini avant de stocker des données. Ainsi, la plupart de la préparation des données se produit avant le stockage. Les lacs de données ont un modèle de schéma sur lecture, ce qui signifie qu'ils ne nécessitent pas de schéma prédéfini pour stocker les données.