Data Lake gì là? Phần mềm của Data Lake

Data Lake là gì?

Data lake đóng tầm quan trọng như một kho lưu trữ cơ sở đc sử dụng quá để lưu trữ một số dòng ác ôn liệu trên mô hình lớn. Ví dụ: bạn cũng có thể lưu trữ ác ôn liệu phi cấu tạo, cũng như độc ác liệu với cấu tạo, trong data lake của chúng ta.

Data lake không nhu cầu bất cứ upfront work nào bên trên tàn ác liệu. Bạn chỉ cần phối hợp & lưu trữ độc ác liệu lúc ác nghiệt liệu truyền vào từ nhiều nguồn. Tùy theo kinh nghiệm của khối hệ thống bạn đang sử dụng quá, bạn cũng có thể setup chu trình nhập hung liệu theo khoảng thời gian thực.

các tổ chức xoàng sử dụng quá những data lake để lưu trữ Ác liệu cho những nghiên cứu và phân tích sau đây hoặc thời gian thực. Việc này tầm thường yêu cầu sử dụng quá các công cụ & khuôn khổ nghiên cứu, như Google BigQuery, Amazon Athena hoặc Apache Spark.

bản vẽ xây dựng của Data Lake

Một data lake thậm chí sở hữu nhiều kiểu kiến trúc vật lý khác nhau vì nó có thể đc triển khai bằng đa dạng technology khác biệt. Tuy nhiên, có ba nguyên tắc chính giúp phân biệt data lake có các biện pháp lưu trữ hung liệu lớn khác:

• tất cả tàn ác liệu được gật đầu vào data lake: những ác nghiệt liệu đc nhập và lưu trữ từ không ít nguồn, bao hàm hung tàn liệu mang cấu trúc, không tồn tại cấu tạo, thô và đã xử lý.
• độc ác liệu được lưu trữ ở dạng gốc: sau khi nhận dữ liệu từ nguồn, hung tàn liệu đc lưu trữ mà tránh bị biến hóa hoặc được giải pháp xử lý tối thiểu.
• ác nghiệt liệu được đổi khác theo yêu cầu: độc ác liệu đc biến hóa & kết cấu theo các nhu yếu phân tích & truy vấn đang đc thực hiện.

phần lớn hung liệu trong data lake là không có cấu tạo và ko được thiết kế theo phong cách để trả lời các thắc mắc cụ thể, nhưng nó được lưu trữ theo cách tạo điều kiện cho việc truy vấn và nghiên cứu động.

>>> Xem thêm: mua máy hp ml110



bất cứ bạn chọn cách tiến hành data lake như thế nào, các kinh nghiệm sau sẽ khiến cho bạn gia hạn hoạt động & lạm dụng tốt tàn ác liệu phi kết cấu của nó:

• Phân mẫu Ác liệu và lập hồ sơ dữ liệu — data lake sẽ giúp đỡ bạn phân cái tàn ác liệu theo loại độc ác liệu, content, tình huống lạm dụng và những nhóm người tiêu dùng có thể với. Nó nên được thiết bị technology thông số kỹ thuật độc ác liệu, để cung cấp những hiểu biết sâu sắc về unique ác nghiệt liệu.

• những quy ước — data lake nên thực thi các cái file đã thống nhất và những quy ước đặt tên.

• truy cập ác nghiệt liệu — cần phải có một công đoạn truy vấn ác ôn liệu chuẩn hóa được lạm dụng bởi cả người dùng và những khối hệ thống phối kết hợp, cho phép theo dõi và quan sát việc truy vấn & lạm dụng quá hung liệu.

• Danh mục hung tàn liệu — data lake nên hỗ trợ danh mục hung liệu được cho phép tìm kiếm và truy xuất tàn ác liệu theo kiểu ác ôn liệu hoặc kịch bản sử dụng.

• bảo vệ Ác liệu — phải áp dụng các phương pháp khống chế bảo mật, mã hóa hung ác liệu & thống kê giám sát tự động hóa, đồng thời cùng lúc buộc phải tìm thấy chú ý lúc các bên bất hợp pháp truy cập vào tàn ác liệu hoặc khi người dùng đc ủy quyền tiến hành những hoạt động đáng ngờ.

• quản trị ác nghiệt liệu — cần có các chế độ ví dụ, đc thông tin cho cả các nhân viên có tương quan, về kiểu cách điều hướng & lạm dụng quá hung tàn liệu, phương pháp đẩy mạnh unique Ác liệu và sử dụng độc ác liệu nhạy cảm một cách hợp lý.

nghiên cứu Data Lake

nghiên cứu và phân tích data lake cho phép nghiên cứu theo yêu cầu trên cân nặng lớn ác ôn liệu. Chúng ta có thể tạo thông tin cụ thể sở hữu giá buốt trị từ hung tàn liệu mà hoàn toàn không nhu cầu trung tâm hạ tầng tinh vi để cách xử trí trước & sắp xếp hung tàn liệu của chúng ta.

một trong những cách dùng phổ cập của nghiên cứu và phân tích data lake là:

• phân tích liên hệ — lấy thông tin chi tiết chi tiết từ ác nghiệt liệu, quan trọng từ data lake, lạm dụng dụng cụ truy cập hiệu quả như Google BigQuery hoặc Amazon Athena.

• cách xử trí độc ác liệu lớn— nghiên cứu và phân tích khối lượng lớn độc ác liệu bằng những công cụ như Spark hoặc Hadoop.

• phân tích số giờ thực — cách xử lý những stream hung tàn liệu lúc chúng chảy vào data lake trong time thực, bằng cách dùng những dụng cụ xử lý stream như Apache Kafka.
• nghiên cứu chuyển động — tìm kiếm, lọc & trực quan hóa độc ác liệu từ nhật ký và tàn ác liệu vận động, chẳng hạn như phân tích website hoặc internet vạn vật (IoT), lạm dụng các dụng cụ như Elasticsearch.

>>> Xem thêm: nơi bán hp ml110 gen10 giá rẻ



so sánh Data Warehouse và Data Lake

Data Warehouselà một kho hung tàn liệu đc thu thập và sinh ra bởi những phần mềm buôn bán. Data Warehouseáp dụng một lược đồ xác định trước cho độc ác liệu trước khi lưu trữ nó. Bạn phải sắp xếp và tổ chức độc ác liệu trước lúc lưu trữ vào kho.

Data Warehouseđược lạm dụng quá để lưu trữ một lượng to ác ôn liệu với kết cấu từ các khối hệ thống chế tao, rất cần phải nghiên cứu và phân tích liên tục hoặc được lạm dụng quá để lập những report định kỳ. Data Warehousethường là “source of truth” của tổ chức vì chúng lưu trữ hung liệu lịch sử vẻ vang được tổ chức và phân cái.

các data lake lưu trữ hung liệu từ rất nhiều nguồn, bao hàm những nguồn không tồn tại cấu trúc như hung liệu nhật ký, cảm ứng Internet vạn vật (IoT) và nguồn cấp ác nghiệt liệu truyền thông media xã hội. Về chủ yếu, gốc rễ data lake là tập hợp các gia tài dữ liệu đến từ chuyển động buôn bán của tổ chức và các nguồn khác, cả nội bộ & phía bên ngoài.

Ác liệu trong data lake cực kỳ không thống nhất và mà thậm chí nhu cầu xử lý bổ sung, điều đó khiến nó không phù hợp mang người tiêu dùng phân tích kinh doanh trung bình. Mặc dù vậy, các data lake có thể cực kì có ích cho người sử dụng trình độ hơn, ví dụ như các nhà nghiên cứu khoa học hung liệu và những nhà nghiên cứu và phân tích ác nghiệt liệu tiên tiến.

lợi ích của Data Lake

điểm mạnh của data lake là khả năng khai quật nhiều dữ liệu hơn, từ không ít nguồn hơn, trong thời gian ngắn thêm và trao quyền cho người dùng cùng tác & nghiên cứu ác ôn liệu theo những bí quyết không giống nhau dẫn đến việc quyết định giỏi hơn, nhanh hơn. Các ví dụ trong số đó các data lake mang giá trị ngày càng tăng bao gồm:

tương tác sở hữu người tiêu dùng được nâng cao

Data Lake mà thậm chí phối hợp data khách hàng từ gốc rễ CRM sở hữu nghiên cứu và phân tích phương tiện media xã hội, một căn nguyên quảng bá bao hàm lịch sử mua hàng & phiếu sự cố để trao quyền cho doanh nghiệp hiểu được nhóm người tiêu dùng sinh lời tối đa, Vì Sao khiến cho người sử dụng bỏ cuộc & những chương trình Tặng Kèm hoặc thưởng. Điều ấy sẽ làm gia tăng lòng trung thành của người sử dụng đối với nhà hàng.

nâng cao những chọn lựa đổi mới R&D

Data lake thậm chí giúp nhóm R&D kiểm tra kém chất lượng thuyết của bọn họ, điều khiển các giả định & bình chọn công dụng, chẳng hạn như tìm vật liệu thích ứng trong phong cách thiết kế sản phẩm, kéo đến hiệu suất mau hơn, tiến hành nghiên cứu và phân tích bộ gen kéo đến thuốc công dụng hơn hoặc hiểu đc giai đoạn hài lòng của công ty cho các thuộc tính không giống nhau.

Tăng hiệu quả chuyển động

Internet of Things (IoT) ra mắt rất nhiều cách hơn để thu thập độc ác liệu về các quy trình như chế tao, mang tàn ác liệu khoảng thời gian thực tới từ các dòng thiết bị đc kết nối internet. Data lake giúp dễ dãi lưu trữ & chạy nghiên cứu trên ác nghiệt liệu IoT do máy sinh ra để tìm hiểu các phương pháp giảm kinh tế chuyển động và tăng quality.

>>> Xem thêm: mua máy chủ hpml 350 gen 10