Membangun Data Danau AWS

1. Mengapa membangun danau data di AWS?
2. Adalah data danau sama dengan s3?
3. Apa perbedaan antara S3 Bucket dan Data Lake?
4. Apa perbedaan antara data besar dan danau data?
5. Apa tujuan utama Data Lake?
6. Apa itu Arsitektur Data Lake?
7. Basis data mana yang terbaik untuk Data Lake?
8. Siapa yang membangun danau data?
9. Apakah SQL A Data Lake?
10. Apakah data danau menggunakan ETL?
11. Apa itu Data Lake di ETL?
12. Bagaimana danau data diimplementasikan?
13. Bagaimana danau data disusun?
14. Lakukan Data Danau Gunakan ETL?
15. Apa ETL di Data Lake?
16. Apa perbedaan antara Data Lake dan ETL?
17. Basis data mana yang terbaik untuk Data Lake?
18. Bisakah Anda menggunakan SQL di danau data?
19. Apakah danau data membutuhkan skema?

Mengapa membangun danau data di AWS?

Danau data di AWS dapat membantu Anda:

Kumpulkan dan simpan semua jenis data, pada skala apa pun, dan dengan biaya rendah. Mengamankan data dan mencegah akses yang tidak sah. Katalog, cari, dan temukan data yang relevan di repositori pusat. Dengan cepat dan mudah melakukan jenis analisis data baru.

Adalah data danau sama dengan s3?

Penyimpanan Pusat: Amazon S3 sebagai Data Lake Storage Platform. Danau data yang dibangun di atas AWS menggunakan Amazon S3 sebagai platform penyimpanan utamanya. Amazon S3 menyediakan fondasi optimal untuk danau data karena skalabilitas dan daya tahan yang hampir tidak terbatas.

Apa perbedaan antara S3 Bucket dan Data Lake?

Danau data adalah repositori terpusat yang memungkinkan Anda untuk menyimpan semua data terstruktur dan tidak terstruktur Anda pada skala apa pun. S3 adalah layanan penyimpanan objek yang menawarkan daya tahan, ketersediaan, dan kinerja terkemuka di industri. Ini membuatnya menjadi pilihan yang bagus untuk perusahaan yang perlu menyimpan data dari berbagai sumber.

Apa perbedaan antara data besar dan danau data?

Hosting, Memproses dan Menganalisis Struktur, Semi, dan Tidak Terstruktur dalam Batch atau Real-Time Menggunakan HDF, Penyimpanan Objek dan Database NoSQL adalah Big Data. Sedangkan hosting, pemrosesan dan menganalisis terstruktur, semi dan tidak terstruktur dalam batch atau real-time menggunakan HDF dan penyimpanan objek adalah Data Lake.

Apa tujuan utama Data Lake?

Danau data adalah repositori terpusat yang dirancang untuk menyimpan, memproses, dan mengamankan sejumlah besar data terstruktur, semi -terstruktur, dan tidak terstruktur. Itu dapat menyimpan data dalam format aslinya dan memproses varietas apa pun, mengabaikan batas ukuran. Pelajari lebih lanjut tentang memodernisasi danau data Anda di Google Cloud.

Apa itu Arsitektur Data Lake?

Data danau arsitektur adalah repositori penyimpanan untuk volume data yang besar. Tentu saja, salah satu fitur terbesar dari solusi ini adalah kenyataan bahwa Anda dapat menyimpan semua data Anda dalam format asli di dalamnya. Misalnya, Anda mungkin tertarik pada konsumsi: data operasional (penjualan, keuangan, inventaris)

Basis data mana yang terbaik untuk Data Lake?

Menggunakan database MongoDB Atlas dan danau data

Database MongoDB memiliki skema fleksibel yang mendukung data terstruktur atau semi-terstruktur. Dalam banyak kasus, platform data MongoDB memberikan dukungan yang cukup untuk analitik bahwa gudang data atau danau data tidak diperlukan.

Siapa yang membangun danau data?

Data Manajemen Danau Seringkali merupakan domain insinyur data, yang membantu merancang, membangun, dan memelihara jalur pipa data yang membawa data ke dalam danau data. Dengan data danau data, seringkali ada beberapa pemangku kepentingan untuk manajemen selain insinyur data, termasuk ilmuwan data.

Apakah SQL A Data Lake?

SQL sedang digunakan untuk analisis dan transformasi volume data besar di danau data. Dengan volume data yang lebih besar, dorongan adalah ke arah teknologi dan perubahan paradigma yang lebih baru. Sementara itu SQL tetap menjadi andalan.

Apakah data danau menggunakan ETL?

Perbedaan utama antara Data Lake dan Data Warehouse

Data Lake menggunakan proses ELT (Extract Load Transform), sedangkan gudang data menggunakan proses ETL (Extract Transform Load).

Apa itu Data Lake di ETL?

Danau data adalah repositori terpusat yang memungkinkan Anda untuk menyimpan semua data terstruktur dan tidak terstruktur Anda pada skala apa pun.

Bagaimana danau data diimplementasikan?

Tetapi strategi untuk implementasi danau data adalah untuk menelan dan menganalisis data dari hampir semua sistem yang menghasilkan informasi. Gudang data menggunakan skema yang telah ditentukan untuk menelan data. Di danau data, analis menerapkan skema setelah proses konsumsi selesai. Data Lakes menyimpan data dalam bentuk mentahnya.

Bagaimana danau data disusun?

Danau data adalah repositori penyimpanan yang menyimpan sejumlah besar data dalam format asalnya dan mentah. Data Store danau dioptimalkan untuk penskalaan ke terabyte dan petabyte data. Data biasanya berasal dari beberapa sumber heterogen, dan dapat disusun, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur.

Lakukan Data Danau Gunakan ETL?

ETL biasanya bukan solusi untuk danau data. Ini mengubah data untuk integrasi dengan sistem gudang data relasional terstruktur. ELT menawarkan pipa untuk danau data untuk menelan data yang tidak terstruktur. Kemudian mengubah data berdasarkan kebutuhan untuk analisis.

Apa ETL di Data Lake?

ETL, yang merupakan singkatan dari "Extract, Transform, Load," adalah tiga proses yang, dalam kombinasi, memindahkan data dari satu database, beberapa database, atau sumber lain ke repositori terpadu - biasanya gudang data data.

Apa perbedaan antara Data Lake dan ETL?

Data Lake mendefinisikan skema setelah data disimpan, sedangkan data warehouse mendefinisikan skema sebelum data disimpan. Data Lake menggunakan proses ELT (Extract Load Transform), sedangkan gudang data menggunakan proses ETL (Extract Transform Load).

Basis data mana yang terbaik untuk Data Lake?

Menggunakan database MongoDB Atlas dan danau data

Database MongoDB memiliki skema fleksibel yang mendukung data terstruktur atau semi-terstruktur. Dalam banyak kasus, platform data MongoDB memberikan dukungan yang cukup untuk analitik bahwa gudang data atau danau data tidak diperlukan.

Bisakah Anda menggunakan SQL di danau data?

Ada beberapa cara untuk memasukkan data ke dalam danau data menggunakan SQL, seperti menggunakan pernyataan SQL Insert atau menggunakan alat ETL (Extract, Transform, Load) berbasis SQL. Anda juga dapat menggunakan SQL untuk meminta sumber data eksternal dan memuat hasilnya ke danau data Anda.

Apakah danau data membutuhkan skema?

Gudang data memiliki model skema-on-write, artinya mereka membutuhkan skema terstruktur yang jelas sebelum menyimpan data. Dengan demikian, sebagian besar persiapan data terjadi sebelum penyimpanan. Data Data memiliki model skema-in-bacaan, artinya mereka tidak memerlukan skema yang telah ditentukan untuk menyimpan data.