Каталог статей

• • Озеро данных и хранилище данных: две разные концепции
  • • озеро данных
    • хранилище данных
  • Интеграция озера данных и хранилища данных
  • • единый каталог данных
    • Очистка и преобразование данных
    • Безопасность данных и контроль разрешений
    • Анализ и визуализация данных
  • Преимущества интеграции озера данных и хранилища данных
  • будущие тенденции
  • • Облачное родное озеро данных
    • Автоматизированная обработка данных
    • Периферийные вычисления сливаются с озером данных
  • в заключение

🎉Добро пожаловать в приложение технологии облачных вычислений Столбец~Эффективное построение озера данных и интеграция хранилищ данных: лучшие практики для крупномасштабной архитектуры данных

• ☆* o(≧▽≦)o *☆Привет~Я ОНО·Чэнь Хань🍹
• ✨Домашняя страница блога：IT·Блог Чен Хана
• 🎈Эта серия статей Столбец：Приложение технологии облачных вычислений
• 📜другой Столбец：Маршрут изучения Java Советы по собеседованию на Java Практические проекты по Java AIGCИскусственный интеллект Изучение структуры данных Приложение технологии облачных вычислений
• 🍹У автора статьи ограничены навыки и уровень. Если в статье есть ошибки, надеюсь, вы их исправите🙏.
• 📜 приветствую всехсосредоточиться на！ ❤️

В сегодняшний информационный век,Данные считаются одним из самых ценных ресурсов. Предприятия все чаще полагаются на данные для принятия бизнес-решений и улучшения продуктов и услуг.,и способствовать инновациям. поэтому,Постройте эффективныйданные Архитектура становится критической。В этой статье мы углубимся в то, как Постройте эффективныйозеро данных（Data Lake) и объединить его с традиционным хранилищем объединение данных для удовлетворения потребностей крупномасштабной обработки данных.

Озеро данных и хранилище данных: две разные концепции

Обсуждаем эффективность озера данныхихранилище Прежде чем сливать данные, давайте сначала разберемся с озером. данныхихранилище Основные понятия и различия данных.

озеро данных

озеро данные — это центральное хранилище для хранения огромных объемов исходных данных, которое включает в себя не только структурированные данные (например, таблицы библиотеки данных), но и неструктурированные данные (например, текстовые документы, изображения, аудио и видео и т. д.). озеро Главное преимущество данных — их Гибкость. и масштабируемость. данные могут храниться в необработанном формате без необходимости предварительного определения схемы или схемы. Это означает, что вы можете хранить любые типы данных в озере. данные, не беспокоясь о потере данных или несоответствии формата.

хранилище данных

иозеро данныхдругой,хранилище data — это хранилище для хранения очищенных, обработанных и определенных по схеме данных. хранилище данные обычно используются для поддержки бизнес-аналитики, отчетности и анализа данных. Их данные обычно организованы в табличной форме для облегчения запроса и анализа. хранилище данные обычно требуют Очистки, прежде чем данные попадут на склад. и преобразование данных, чтобы обеспечить согласованность и качество данных.

Интеграция озера данных и хранилища данных

Хотя озеро данныхихранилище данных имеют свои преимущества, но в условиях крупномасштабной обработки данных их объединение может достичь Лучшего. управление данные и анализ. Вот некоторые лучшие, которые сочетают в себе эти два практики。

единый каталог данных

Чтобы достичь озера данныхихранилище Для интеграции данных сначала требуется единый каталог данных. Каталог данных — это каталог, используемый для записи и управления хранилищем в озере. данныхихранилище Центральное расположение данных в данных. Этот каталог должен включать метаинформацию о данных, такую ​​как источник данных, формат данных, качество данных и т. д.

# Пример кода: пример каталога данных

{
    "data_source": "озеро данных",
    "data_format": "Parquet",
    "data_quality": "высокий",
    "data_description": «Данные заказа на продажу»
}

По единому каталогу данных,Вы можете легко найти и получить доступ к данным в озере данных и хранилище данных.,Не зная конкретных деталей хранения данных.

Очистка и преобразование данных

Хотя озеро данные позволяют хранить необработанные данные, но данные обычно необходимо обработать, прежде чем их можно будет использовать для анализа. и преобразование данных。Этохранилище Основная особенность данных. На озере Фьюжн данныхихранилище Когда данные можно узнать из хранилища данныхиз Очистка и преобразование обработать данные, применить их к озеру данныхсерединаизданные。

# Пример кода: Очистка и преобразование данных

# отозеро данных Получите оригиналданные
raw_data = data_lake.get_data(«Данные заказа на продажу»)

# Выполнить Очистку и преобразование данныхдействовать
cleaned_data = data_warehouse.clean_and_transform(raw_data)

# Сохраните очищенные данные в хранилище. данных
data_warehouse.store_data("Очищенные данные заказа на продажу", cleaned_data)

Безопасность данных и контроль разрешений

На озере Фьюжн данныхихранилище данных, безопасность данных и контроль доступа имеют решающее значение. Вам необходимо убедиться, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к данным и изменить их. хранилище Данные обычно предоставляют мощные функции контроля разрешений, которые можно использовать для управления правами доступа к данным. Эти функции также можно распространить на озеро. данные для того, чтобы обеспечить озеро данные в данных полностью защищены.

Анализ и визуализация данных

один разозеро данныхихранилище слияние данных, вы можете использовать различные методы анализа и визуализация данныхинструменты для изученияианализироватьданные。Эти инструменты можно подключить к Unityизданные Оглавление,и получить данные из,Нет необходимости знать, где хранятся данные. Это делает анализ данных более гибким и эффективным.

# Пример кода: Анализ и визуализация данных

# Подключитесь к единому каталогу данных с помощью инструментов анализа.
analysis_tool.connect(data_catalog)

# Выберите данные для анализа из каталога данных.
selected_data = analysis_tool.select_data(«Данные заказа на продажу»)

# провести анализ и визуализация данныхдействовать
analysis_tool.analyze_and_visualize(selected_data)

Преимущества интеграции озера данных и хранилища данных

Слияниеозеро данныхихранилище данные дают несколько преимуществ:

1. Гибкость и масштабируемость：озеро данных обеспечивает гибкость хранения данных различных типов и форматов, а хранилище data обеспечивает возможность очистки и преобразования данных. В сочетании вы получаете лучшее из обоих миров.
2. Лучшее управление данными：единыйизданные Оглавлениеиданные Процесс очистки помогает улучшить управлениеданные,Улучшите качество и согласованность данных.
3. Более эффективный анализ данных：Анализ и визуализация Инструмент данных может легко подключаться к единому каталогу данных, обеспечивая более эффективный анализ данныхопыт。
4. Более надежная защита данных：С помощьюхранилище С помощью функции контроля разрешений данных вы можете обеспечить безопасность данных, и только авторизованные пользователи смогут получить доступ к данным и изменить их.

будущие тенденции

Поскольку спрос на крупномасштабную обработку данных продолжает расти,Тенденция объединения озерных данных с хранилищами данных будет и дальше усиливаться. будущее,Мы можем ожидать появления новых инноваций и технологий.,Повысить эффективность и масштабируемость обработки данных.

Облачное родное озеро данных

Облачное родное озеро данные - это своего рода общие метод построения данных на платформе облачных вычислений. Он использует возможности облачных вычислений по гибкости и управлению ресурсами, чтобы обеспечить данными легче управлять и расширять. Будущее, облачное родное озеро данные станут озером Один из основных трендов в построении данных.

Автоматизированная обработка данных

Автоматизированная обработка данных — это метод, который использует технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматического выполнения очистки, преобразования и анализа данных. будущее,Мы можем ожидать появления новых инструментов автоматизации.,Сократить ручное вмешательство и повысить эффективность обработки данных.

Периферийные вычисления сливаются с озером данных

С развитием периферийных вычислений озеро данных будет сочетаться с периферийными вычислениями,Для поддержки обработки и анализа данных на периферийных устройствах. Это приведет к увеличению количества приложений в сфере Интернета вещей и автоматизации.

в заключение

Интеграция озера данных и хранилища Данные представляют собой важную тенденцию в области архитектуры данных. Через единый каталог данных Очистка и преобразование данных、Безопасность данных и контроль разрешений,и анализ и визуализация Благодаря применению инструментов обработки данных мы можем лучше управлять крупномасштабными данными и анализировать их. В будущем с облаками родное озеро данных、Автоматизированная обработка данныхипериферийные вычисленияизразвивать,Мы можем рассчитывать на новые инновации и прорывы в области обработки данных. Эти технологии предоставят предприятиям больше возможностей, основанных на данных.,Стимулируйте развитие бизнеса и инновации.

🧸Конец