Ingestion de lacs de données

1. Qu'est-ce que le processus d'ingestion de données?
2. Quels sont les 2 principaux types d'ingestion de données?
3. Qu'est-ce que l'ingestion de données dans ADLS?
4. Quels sont les exemples d'ingestion?
5. Les lacs de données utilisent-ils ETL?
6. L'ingestion de données est-elle la même que ETL?
7. Qu'est-ce que l'ingestion de données vs l'intégration des données?
8. Qu'est-ce que l'ingestion de données vs la migration des données?
9. Qu'est-ce que l'ingestion dans AWS?
10. Comment ingérez-vous les mégadonnées?
11. Quel est le but de l'ingestion?
12. Quel système est l'ingestion?
13. Comment les données sont-elles traitées dans Data Lake?
14. Comment les données sont-elles stockées dans Data Lake?
15. Comment ingérez-vous les mégadonnées?
16. Comment ingérer des données en temps réel?
17. Est Data Lake OLTP ou OLAP?
18. Kafka est-il un lac de données?
19. Qu'est-ce que l'architecture Data Lake?
20. Est S3 un lac de données?

Qu'est-ce que le processus d'ingestion de données?

L'ingestion de données est le processus d'importation de grands fichiers de données assortis de plusieurs sources dans un seul support de stockage basé sur le cloud - un entrepôt de données, Data Mart ou Database - où il est accessible et analysé.

Quels sont les 2 principaux types d'ingestion de données?

Il existe deux principaux types d'ingestion de données: le temps réel et le lot. L'ingestion de données en temps réel est lorsque les données sont ingérées au fur et à mesure qu'elles se produisent, et l'ingestion de données par lots est lorsque les informations sont collectées au fil du temps, puis traitées immédiatement.

Qu'est-ce que l'ingestion de données dans ADLS?

L'ingestion de données est le processus utilisé pour charger les enregistrements de données d'une ou plusieurs sources dans une table dans Azure Data Explorer. Une fois ingérée, les données deviennent disponibles pour la requête.

Quels sont les exemples d'ingestion?

L'ingestion est l'acte de manger de la nourriture et de la laisser entrer dans le corps. Après avoir mordu dans un sandwich et l'avoir mâché, ce processus du sandwich entrant dans la cavité buccale est l'ingestion.

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.

L'ingestion de données est-elle la même que ETL?

L'ingestion de données est le processus de compilation de données brutes telles quelles - dans un référentiel. Par exemple, vous utilisez l'ingestion de données pour apporter des données d'analyse de site Web et des données CRM à un seul emplacement. Pendant ce temps, ETL est un pipeline qui transforme les données brutes et la standardise afin qu'elle puisse être interrogée dans un entrepôt.

Qu'est-ce que l'ingestion de données vs l'intégration des données?

L'ingestion de données est le processus d'ajout de données à un référentiel de données, comme un entrepôt de données. L'intégration des données comprend généralement l'ingestion mais implique des processus supplémentaires pour garantir que les données acceptées sont compatibles avec le référentiel et les données existantes.

Qu'est-ce que l'ingestion de données vs la migration des données?

Solutions Review indique que si l'ingestion de données recueille des données à partir de sources en dehors d'une société d'analyse, la migration des données se réfère au mouvement des données déjà stockées en interne vers différents systèmes.

Qu'est-ce que l'ingestion dans AWS?

Fichiers de données Ingestion du stockage sur site à un lac de données Cloud AWS (par exemple, ingérer les fichiers Parquet d'Apache Hadoop à Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ou ingérer des fichiers CSV d'un partage de fichiers à Amazon S3).

Comment ingérez-vous les mégadonnées?

L'ingestion de Big Data implique la connexion à diverses sources de données, l'extraction des données et la détection des données modifiées. Il s'agit de déplacer des données - et surtout les données non structurées - d'où elles proviennent, dans un système où elles peuvent être stockées et analysées.

Quel est le but de l'ingestion?

Pour les animaux, la première étape est l'ingestion, l'acte de prendre de la nourriture. Les grandes molécules trouvées dans les aliments intacts ne peuvent pas passer à travers les membranes cellulaires. La nourriture doit être divisée en particules plus petites afin que les animaux puissent exploiter les nutriments et les molécules organiques.

Quel système est l'ingestion?

La première activité du système digestif est de prendre des aliments par la bouche. Ce processus, appelé ingestion, doit avoir lieu avant que toute autre chose ne puisse arriver.

Comment les données sont-elles traitées dans Data Lake?

Les lacs de données vous permettent d'importer n'importe quelle quantité de données pouvant venir en temps réel. Les données sont collectées à partir de plusieurs sources et se sont déplacées dans le lac Data dans son format d'origine. Ce processus vous permet d'étendre aux données de toute taille, tout en évitant le temps de définition des structures de données, du schéma et des transformations.

Comment les données sont-elles stockées dans 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.

Comment ingérez-vous les mégadonnées?

L'ingestion de Big Data implique la connexion à diverses sources de données, l'extraction des données et la détection des données modifiées. Il s'agit de déplacer des données - et surtout les données non structurées - d'où elles proviennent, dans un système où elles peuvent être stockées et analysées.

Comment ingérer des données en temps réel?

Base de données: Pour ingérer des données en temps réel à partir des bases de données, il est possible de tirer parti des journaux de bacs de base de données. Les journaux de bacs de base de données contiennent les enregistrements de toutes les modifications qui se sont produites dans la base de données. Les journaux de bacs sont traditionnellement utilisés dans la réplication de la base de données, mais peuvent également être utilisés pour une ingestion de données plus générique en temps réel.

Est Data Lake OLTP ou OLAP?

Les entrepôts de données et les lacs de données sont destinés à prendre en charge le traitement analytique en ligne (OLAP).

Kafka est-il un lac de données?

Une solution moderne du lac Data qui utilise Apache Kafka, ou un service Apache Kafka entièrement géré comme Confluent Cloud, permet aux organisations d'utiliser la richesse des données existantes dans leur lac de données sur site tout en déplaçant ces données vers le cloud.

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

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.

Est S3 un lac de données?

L'Amazon Simple Storage Service (S3) est un service de stockage d'objets idéal pour construire un lac de données. Avec une évolutivité presque illimitée, un lac de données Amazon S3 permet aux entreprises d'échapper de manière transparente le stockage des gigaoctets aux pétaoctets de contenu, en payant uniquement pour ce qui est utilisé.