Data Lakehouse-Grundlagen: Erstellen und Analysieren moderner Architekturen

Herkömmliche Datenarchitekturen zwingen Sie oft, zwischen der Struktur eines Data Warehouses und der rohen Speicherkapazität eines Data Lakes zu wählen. Die moderne Data Lakehouse-Architektur löst dies, indem sie beide Ansätze zu einem einzigen, leistungsstarken System zusammenführt. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie von grundlegenden Speicherkonzepten zu einem modernen Data Lakehouse übergehen. Sie erfahren, wie Sie die Datenqualität aufrechterhalten, Schemata durchsetzen und Ihre Daten für Echtzeitanalysen und KI-Workloads vorbereiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien und Architekturschichten eines modernen Data Lakehouse - Implementieren Sie offene Tabellenformate wie Delta Lake, um ACID-Transaktionen auf Rohspeicher zu ermöglichen - Abfrage und Analyse von strukturierten und halbstrukturierten Daten mit SQL und modernen Analyse-Engines - Wenden Sie Schema-Erzwingungs- und Evolutionsstrategien an, um eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten - Konfigurieren Sie Datengovernance, Zugriffskontrollen und Katalogisierung für eine sichere Zusammenarbeit - Bereiten Sie Ihre Lakehouse-Architektur vor, um nachgelagertes maschinelles Lernen und Business Intelligence zu unterstützen Dieser Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und vergleicht traditionelle Datenbanken, Seen und Lager, bevor er sich praktischen Tabellenformaten, Speicheroptimierung und analytischen Abfragetechniken widmet. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Analysten und Datenbankadministratoren, die noch nicht mit Lakehouse-Konzepten vertraut sind. Lesen Sie noch heute weiter, um die nächste Generation von Datenspeicher und Analyselösungen zu erlernen.