Open Source et le Data Lakehouse - Comprendre les Composants et les Technologies

Aperçu

Découvrez comment les data lakehouses allient performance et abordabilité, en explorant Apache Arrow, Iceberg et Project Nessie comme alternatives aux entrepôts de données traditionnels.

Programme

• Introduction aux Data Lakehouses
Définition et caractéristiques clés
Comparaison avec les entrepôts de données et les data lakes
Avantages et limitations des data lakehouses
• Composants Principaux des Data Lakehouses
Séparation du stockage et du calcul
Gestion des métadonnées
Moteurs de requêtes et optimisation
• Apache Arrow
Aperçu d'Apache Arrow
Format colonne en mémoire
Avantages en termes de performance pour les data lakehouses
Intégration avec d'autres technologies de données
• Apache Iceberg
Introduction à Apache Iceberg
Architecture et fonctionnalités
Avantages par rapport aux formats de table traditionnels
Cas d'utilisation et exemples de mise en œuvre
• Projet Nessie
Aperçu du Projet Nessie
Contrôle de version pour les data lakehouses
Bifurcations, fusions et reproductibilité
Écosystème et intégration
• Comparaison des Technologies Open Source de Data Lakehouse
Cas d'utilisation et comparaisons de performance
Analyse des coûts et de l'accessibilité
Études de cas de déploiements réussis
• Considérations Pratiques et Meilleures Pratiques
Gouvernance des données et sécurité
Stratégies d'optimisation de la performance
Choisir les bons composants pour des besoins spécifiques
• Tendances et Développements Futurs des Data Lakehouses
Technologies émergentes et innovations
Adoption et évolution dans l'industrie
Spéculations sur les directions futures en gestion des données
• Revue du Cours et Réflexions Finales
Récapitulatif des concepts et technologies clés
Discussion sur l'impact des data lakehouses dans l'industrie
Q&R et discussions interactives

Sujets

Affaires