Articles

Traitement de flux supérieur : l'impact d'Apache Flink sur l'architecture Data Lakehouse.

Le traitement de flux supérieur est une technologie qui offre de nombreux avantages aux entreprises. Apache Flink est l’un des principaux outils pour exploiter pleinement les avantages de l’architecture Data Lakehouse.

« Explorer le Paradigme du Data Lakehouse: Une Solution Prometteuse pour les Décisions Basées sur les Données »

Dans l’ère de la prise de décision basée sur les données, le paradigme du Data Lakehouse est apparu comme une solution prometteuse, réunissant le meilleur des data lakes et des data warehouses. En combinant la scalabilité des data lakes avec les fonctionnalités de gestion des données des entrepôts, les Data Lakehouses offrent une infrastructure de données hautement scalable, agile et rentable. Ils fournissent un support robuste pour les charges de travail analytiques et opérationnelles, permettant aux organisations d’extraire plus de valeur de leurs données.

Dans nos articles précédents, nous avons exploré en profondeur le concept des Data Lakehouses. Data Lakehouses: The Future of Scalable, Agile, and Cost-Effective Data Infrastructure a posé les bases en mettant en évidence les principaux avantages commerciaux des lakehouses. A New Era of Data Analytics: Exploring the Innovative World of Data Lakehouse Architectures a examiné de plus près les aspects architecturaux des lakehouses, tandis que Delta, Hudi et Iceberg: The Data Lakehouse Trifecta se sont concentrés sur les trois principales solutions lakehouse: Delta Lake, Hudi et Iceberg.

Afin de mieux comprendre comment le Data Lakehouse peut être mis en œuvre dans un environnement d’entreprise, nous allons maintenant examiner le processus de testing. Le testing est un élément essentiel du développement logiciel et est également très important pour l’implémentation réussie des Data Lakehouses. Le processus de testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont conformes aux exigences et aux spécifications fonctionnelles et techniques. Il permet également de vérifier que le système est prêt à être mis en production et qu’il fonctionne correctement.

Le testing des Data Lakehouses peut être divisé en trois étapes principales : la vérification des fonctionnalités, la validation des performances et la validation des données. La vérification des fonctionnalités consiste à vérifier que toutes les fonctionnalités du système sont correctement implémentées et qu’elles répondent aux exigences et aux spécifications fonctionnelles. La validation des performances consiste à vérifier que le système est capable de gérer le volume et la variété des données et qu’il est capable de fournir les résultats attendus dans les délais impartis. Enfin, la validation des données consiste à vérifier que les données sont correctement stockées et accessibles dans le système.

Le processus de testing des Data Lakehouses est essentiel pour s’assurer que le système est conforme aux exigences et qu’il fonctionne correctement. Il permet aux organisations d’identifier et de résoudre rapidement tout problème avant la mise en production, ce qui permet d’améliorer la qualité du système et d’accroître sa fiabilité. En outre, le testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont prêts à être mis en production et qu’ils sont capables de fournir les résultats attendus.

Source de l’article sur DZONE

Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

Construire le prochain Data Lakehouse pour obtenir une performance 10X plus rapide est un défi passionnant. Nous devons trouver des moyens innovants pour exploiter les technologies de données modernes.

Unification: La Nouvelle Paradigme du Data Lakehouse

unifying data, unifying analytics, and unifying governance.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je peux dire que le concept de data lakehouse est un paradigme révolutionnaire. Il a été défini par Bill Inmon il y a plus de 30 ans comme « une collection intégrée, non volatile et à temps variable de données à des fins de prise de décision ». Cependant, les premiers data warehouses étaient incapables de stocker des données hétérogènes massives, ce qui a conduit à la création des data lakes.

Aujourd’hui, le data lakehouse est une architecture de gestion de données ouverte dotée de puissantes capacités d’analyse et de gouvernance des données, d’une grande flexibilité et d’un stockage ouvert. Si je devais utiliser un seul mot pour décrire le data lakehouse de nouvelle génération, ce serait unification : unifier les données, unifier l’analyse et unifier la gouvernance.

Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de leurs données. Il permet aux entreprises d’accéder à des informations précieuses et d’utiliser des outils d’analyse avancés pour prendre des décisions plus éclairées. Grâce au data lakehouse, les entreprises peuvent facilement intégrer des données hétérogènes et obtenir des informations exploitables pour leurs activités. De plus, le data lakehouse offre une meilleure visibilité sur les données et une meilleure sécurité grâce à des fonctionnalités de codage avancées.

En conclusion, le data lakehouse est une solution innovante qui offre aux entreprises une meilleure gestion et une meilleure analyse des données. Il permet aux entreprises de tirer parti de leurs données pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer leurs activités. Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui cherchent à intégrer des données hétérogènes et à utiliser des outils d’analyse avancés pour améliorer leurs performances.

Source de l’article sur DZONE

The need for data engineers and analysts to run interactive, ad hoc analytics on large amounts of data continues to grow explosively. Data platform teams are increasingly using the federated SQL query engine PrestoDB to run such analytics for a variety of use cases across a wide range of data lakes and databases in-place, without the need to move data. PrestoDB is hosted by the Linux Foundation’s Presto Foundation and is the same project running at massive scale at Facebook, Uber and Twitter.

Let’s look at some important characteristics of Presto that account for its growing adoption.  

Source de l’article sur DZONE

I was lamenting to my friend and fellow MVP Shamir Charania (blog|Twitter) that I didn’t have a topic for this week’s blog post, so he and his colleague suggested I write about data lakes, and specifically the Azure Data Lake.

What Is a Data Lake?

This is what Wikipedia says:

Source de l’article sur DZONE