September 2024
Intermediate to advanced
286 pages
8h 54m
German
Overview
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Dieser kompakte und dennoch umfassende Leitfaden erklärt, wie man eine Data Lakehouse-Architektur zur Implementierung moderner Datenplattformen einsetzt. Er gibt einen Überblick über die Designüberlegungen, Herausforderungen und Best Practices bei der Implementierung eines Lakehouse und bietet wichtige Einblicke in die Möglichkeiten, wie sich ein Lakehouse auf deine Datenplattform auswirken kann - von der Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten über die Unterstützung von BI- und KI/ML-Anwendungsfällen bis hin zur Ermöglichung strengerer Data Governance und Sicherheitsmaßnahmen.
Practical Lakehouse Architecture zeigt dir, wie du:
- die wichtigsten Lakehouse-Konzepte und -Funktionen wie Transaktionsunterstützung, Zeitreisen und Schemaentwicklung zu verstehen
- die Unterschiede zwischen traditionellen und Lakehouse-Datenarchitekturen zu verstehen
- Unterscheiden zwischen verschiedenen Dateiformaten und Tabellenformaten
- Lakehouse-Architekturschichten für Speicherung, Datenverarbeitung, Metadatenmanagement und Datenverbrauch entwerfen
- Implementierung von Data Governance und Datensicherheit innerhalb der Plattform
- Technologien evaluieren und die beste Technologie für die Implementierung des Lakehouse für deinen Anwendungsfall auswählen
- Treffen Sie wichtige Designentscheidungen und meistern Sie praktische Herausforderungen, um eine zukunftsfähige Datenplattform aufzubauen.
- Beginne deine Lakehouse-Implementierung und migriere Daten aus bestehenden Systemen in das Lakehouse
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