Código Abierto y el Data Lakehouse - Entendiendo Componentes y Tecnologías

Resumen

Descubra cómo los data lakehouses combinan rendimiento y asequibilidad, explorando Apache Arrow, Iceberg y Project Nessie como alternativas a los almacenes de datos tradicionales.

Programa de estudio

• Introducción a los Data Lakehouses
Definición y características clave
Comparación con los almacenes de datos y los lagos de datos
Beneficios y limitaciones de los data lakehouses
• Componentes Principales de los Data Lakehouses
Separación de almacenamiento y cómputo
Gestión de metadatos
Motores de consulta y optimización
• Apache Arrow
Resumen de Apache Arrow
Formato columnar en memoria
Beneficios de rendimiento para data lakehouses
Integración con otras tecnologías de datos
• Apache Iceberg
Introducción a Apache Iceberg
Arquitectura y características
Ventajas sobre los formatos de tablas tradicionales
Casos de uso y ejemplos de implementación
• Proyecto Nessie
Resumen del Proyecto Nessie
Control de versiones para data lakehouses
Ramas, fusiones y reproducibilidad
Ecosistema e integración
• Comparación de Tecnologías de Data Lakehouse de Código Abierto
Casos de uso y comparaciones de rendimiento
Análisis de costos y asequibilidad
Estudios de caso de implementaciones exitosas
• Consideraciones Prácticas y Mejores Prácticas
Gobernanza de datos y seguridad
Estrategias de optimización de rendimiento
Selección de los componentes adecuados para necesidades específicas
• Tendencias Futuras y Desarrollos en Data Lakehouses
Tecnologías emergentes e innovaciones
Adopción y evolución en la industria
Especulaciones sobre futuras direcciones en la gestión de datos
• Revisión del Curso y Reflexiones Finales
Resumen de conceptos y tecnologías clave
Discusión sobre el impacto de los data lakehouses en la industria
Preguntas, respuestas y discusiones interactivas

Asignaturas

Negocios