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- O que é escalável Data Lake?
- Quais são as cinco zonas que todo lago de dados deve considerar?
- Como um data lake é organizado?
- Qual formato de dados é o melhor para o Data Lake?
- O que é melhor do que um lago de dados?
- Por que os lagos de dados são escaláveis?
- Qual banco de dados é altamente escalável?
- É Data Lake ETL ou ELT?
- Quantas camadas um lago de dados tem?
- Qual é a diferença entre um lago de dados e um CDP?
- Um lago de dados precisa de um esquema?
- Qual é o melhor método de otimização?
- Quais são as quatro etapas de otimização?
- O que é otimização de big data?
- Quais são as três partes do modelo de otimização?
O que é escalável Data Lake?
Um sistema de arquivos distribuído e altamente escalável para gerenciar enormes volumes de dados (e.g., Apache Hadoop distribuído Sistema de arquivos ou HDFs) Sistemas de armazenamento de dados altamente escaláveis para armazenar e gerenciar dados (e.g., Amazon S3) Estrutura de streaming de dados em tempo real para mover dados com eficiência entre diferentes sistemas (e.g., Apache kafka)
Quais são as cinco zonas que todo lago de dados deve considerar?
Não há dois lagos de dados exatamente iguais. No entanto, existem algumas zonas importantes pelas quais os dados gerais fluem: a zona de ingestão, zona de pouso, zona de processamento, zona de dados refinados e zona de consumo.
Como um data lake é organizado?
Um Data Lake é uma loja para todos os tipos de dados de várias fontes. Os dados em sua forma natural são armazenados como dados brutos, e esquema e transformações são aplicados nesses dados brutos para obter informações de negócios valiosas, dependendo das perguntas -chave que a empresa está tentando responder.
Qual formato de dados é o melhor para o Data Lake?
Formatos orientados para colunas compactados-esses formatos são o cavalo de trabalho da maioria dos lagos de dados. Eles fornecem desempenho razoável sob uma variedade de cargas de trabalho e são uma perspectiva de armazenamento e eficiência espacial de uma perspectiva de armazenamento. Parquet ou Orc provavelmente desempenharão um papel em seu lago de dados.
O que é melhor do que um lago de dados?
De fato, a única semelhança real entre eles é o objetivo de armazenar dados de alto nível. A distinção é importante porque eles servem para propósitos diferentes e requerem diferentes conjuntos de olhos para serem otimizados adequadamente. Enquanto um Data Lake trabalha para uma empresa, um data warehouse será mais adequado para outro.
Por que os lagos de dados são escaláveis?
A agilidade do Data Lake permite que vários e avançados métodos analíticos para interpretar os dados. Ser um esquema em leitura torna um data lake escalável e flexível. Data Lakes Suporte Consultas que exigem uma análise profunda, explorando informações até sua fonte para consultas que exigem um relatório simples com dados de resumo.
Qual banco de dados é altamente escalável?
Por que os bancos de dados NoSQL são mais escaláveis do que os bancos de dados RDBMS? Os bancos de dados NoSQL geralmente são construídos por design para um ambiente de banco de dados distribuído, permitindo que eles aproveitem mais disponibilidade e rede de redes de partição soluções internas, que às vezes são uma troca de consistência.
É Data Lake ETL ou ELT?
Com o ETL, os dados brutos não estão disponíveis no data warehouse porque são transformados antes de serem carregados. Com o ELT, os dados brutos são carregados no data warehouse (ou no lake) e as transformações ocorrem nos dados armazenados.
Quantas camadas um lago de dados tem?
Podemos pensar nos lagos de dados como repositórios únicos. No entanto, temos a flexibilidade de dividi -los em camadas separadas. Pela nossa experiência, podemos distinguir 3-5 camadas que podem ser aplicadas na maioria dos casos.
Qual é a diferença entre um lago de dados e um CDP?
Uma diferença importante é que os dados dos lagos de dados armazenam dados em seu estado bruto, enquanto os CDPs automatizam a ingestão com as regras de qualidade e governança. Isso significa que os lagos de dados exigem que cientistas e engenheiros de dados preparem dados para análise, limpando e desduplicando -os.
Um lago de dados precisa de um esquema?
Data Warehouses têm um modelo de esquema em gravação, o que significa que exigem um esquema estruturado e definido antes de armazenar dados. Assim, a maioria da preparação de dados ocorre antes do armazenamento. Os lagos de dados têm um modelo de esquema em leitura, o que significa que eles não exigem um esquema predefinido para armazenar dados.
Qual é o melhor método de otimização?
O método de descida de gradiente é o método de otimização mais popular. A idéia deste método é atualizar as variáveis iterativamente na direção (oposta) dos gradientes da função objetiva.
Quais são as quatro etapas de otimização?
O processo de otimização de conversão tem quatro etapas principais: pesquisa, teste, implementação e análise.
O que é otimização de big data?
A otimização de big data refere -se à alta dimensionalidade dos dados, mudanças dinâmicas nos dados e problemas e algoritmos multiobjetivos. No aprendizado de máquina, os algoritmos de otimização são amplamente utilizados para analisar grandes volumes de dados e calcular parâmetros de modelos usados para previsão ou classificação [9].
Quais são as três partes do modelo de otimização?
Um modelo de otimização é uma tradução das principais características do problema de negócios que você está tentando resolver. O modelo consiste em três elementos: a função objetiva, variáveis de decisão e restrições de negócios.
