Construyendo Data Lake AWS

1. ¿Por qué construir un lago de datos en AWS??
2. Data Lake es igual que S3?
3. ¿Cuál es la diferencia entre S3 Bucket y Data Lake??
4. ¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Data Lake??
5. ¿Cuál es el objetivo principal de Data Lake??
6. ¿Qué es la arquitectura del lago de datos??
7. ¿Qué base de datos es mejor para Data Lake??
8. Quien construye un lago de datos?
9. ¿Es SQL un lago de datos??
10. ¿El lago de datos usa ETL??
11. ¿Qué es Data Lake en ETL??
12. ¿Cómo se implementa un lago de datos??
13. ¿Cómo está estructurado un lago de datos??
14. ¿Los lagos de datos usan ETL??
15. ¿Qué es ETL en Data Lake??
16. ¿Cuál es la diferencia entre Data Lake y ETL??
17. ¿Qué base de datos es mejor para Data Lake??
18. ¿Puedes usar SQL en un lago de datos??
19. ¿Un lago de datos necesita un esquema??

¿Por qué construir un lago de datos en AWS??

Un lago de datos en AWS puede ayudarlo:

Recopilar y almacenar cualquier tipo de datos, a cualquier escala y a bajo costo. Asegurar los datos y evitar el acceso no autorizado. Catálogo, búsqueda y búsqueda de los datos relevantes en el repositorio central. Realice rápida y fácilmente nuevos tipos de análisis de datos.

Data Lake es igual que S3?

Almacenamiento central: Amazon S3 como la plataforma de almacenamiento de Data Lake. Un lago de datos construido en AWS utiliza Amazon S3 como su plataforma de almacenamiento principal. Amazon S3 proporciona una base óptima para un lago de datos debido a su escalabilidad prácticamente ilimitada y alta durabilidad.

¿Cuál es la diferencia entre S3 Bucket y Data Lake??

Un lago de datos es un repositorio centralizado que le permite almacenar todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. S3 es un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece durabilidad, disponibilidad y rendimiento líderes en la industria. Esto lo convierte en una excelente opción para las empresas que necesitan almacenar datos de diferentes fuentes.

¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Data Lake??

Hosting, procesamiento y análisis de estructuras, semi y no estructuradas en lotes o en tiempo real utilizando HDFS, almacenamiento de objetos y bases de datos NoSQL es Big Data. Mientras que alojar, procesar y analizar estructurado, semi y no estructurado en lotes o en tiempo real utilizando HDFS y el almacenamiento de objetos es Data Lake.

¿Cuál es el objetivo principal de Data Lake??

Un lago de datos es un repositorio centralizado diseñado para almacenar, procesar y asegurar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Puede almacenar datos en su formato nativo y procesar cualquier variedad de él, ignorando los límites de tamaño. Obtenga más información sobre cómo modernizar su lago de datos en Google Cloud.

¿Qué es la arquitectura del lago de datos??

La arquitectura de los lagos de datos son repositorios de almacenamiento para grandes volúmenes de datos. Ciertamente, una de las mejores características de esta solución es el hecho de que puede almacenar todos sus datos en formato nativo dentro de él. Por ejemplo, es posible que esté interesado en la ingestión de: datos operativos (ventas, finanzas, inventario)

¿Qué base de datos es mejor para Data Lake??

Uso de bases de datos y lagos de datos de MongoDB Atlas

Las bases de datos de MongoDB tienen esquemas flexibles que admiten datos estructurados o semiestructurados. En muchos casos, la plataforma de datos MongoDB proporciona suficiente soporte para el análisis para que un almacén de datos o un lago de datos no se requiere.

Quien construye un lago de datos?

Data Lake Management es a menudo el dominio de los ingenieros de datos, que ayudan a diseñar, construir y mantener las tuberías de datos que llevan datos a los lagos de datos. Con Data LakeHouses, a menudo puede haber múltiples partes interesadas para la gerencia, además de los ingenieros de datos, incluidos los científicos de datos.

¿Es SQL un lago de datos??

SQL se está utilizando para el análisis y la transformación de grandes volúmenes de datos en los lagos de datos. Con mayores volúmenes de datos, el impulso es hacia tecnologías más nuevas y cambios en el paradigma. Mientras tanto, SQL ha seguido siendo el pilar.

¿El lago de datos usa ETL??

Diferencia clave entre Data Lake y Data Warehouse

Data Lake utiliza el proceso ELT (extra de transformación de carga), mientras que el almacén de datos utiliza el proceso ETL (extracción de carga de transformación).

¿Qué es Data Lake en ETL??

Un lago de datos es un repositorio centralizado que le permite almacenar todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala.

¿Cómo se implementa un lago de datos??

Pero la estrategia para la implementación de un lago de datos es ingerir y analizar datos de prácticamente cualquier sistema que genere información. Los almacenes de datos usan esquemas predefinidos para ingerir datos. En un lago de datos, los analistas aplican esquemas después de que se complete el proceso de ingestión. Los lagos de datos almacenan datos en su forma sin procesar.

¿Cómo está estructurado un lago de datos??

Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en su formato nativo. Las tiendas de Data Lake están optimizadas para escalar a terabytes y petabytes de datos. Los datos generalmente provienen de múltiples fuentes heterogéneas, y pueden estructurarse, semiestructurados o no estructurarse.

¿Los lagos de datos usan ETL??

ETL no es normalmente una solución para lagos de datos. Transforma los datos para la integración con un sistema de almacén de datos relacional estructurado. ELT ofrece una tubería para lagos de datos para ingerir datos no estructurados. Luego transforma los datos según lo sea necesario para el análisis.

¿Qué es ETL en Data Lake??

ETL, que significa "extraer, transformar, carga", son los tres procesos que, en combinación, mueven datos de una base de datos, múltiples bases de datos u otras fuentes a un repositorio unificado, típicamente un almacén de datos.

¿Cuál es la diferencia entre Data Lake y ETL??

Data Lake define el esquema después de que se almacenan los datos, mientras que Data Warehouse define el esquema antes de que se almacenen los datos. Data Lake utiliza el proceso ELT (extra de transformación de carga), mientras que el almacén de datos utiliza el proceso ETL (extracción de carga de transformación).

¿Qué base de datos es mejor para Data Lake??

Uso de bases de datos y lagos de datos de MongoDB Atlas

Las bases de datos de MongoDB tienen esquemas flexibles que admiten datos estructurados o semiestructurados. En muchos casos, la plataforma de datos MongoDB proporciona suficiente soporte para el análisis para que un almacén de datos o un lago de datos no se requiere.

¿Puedes usar SQL en un lago de datos??

Hay varias formas de ingerir datos en un lago de datos utilizando SQL, como usar una instrucción SQL Insertar o usar una herramienta ETL basada en SQL (Extract, Transform, Load). También puede usar SQL para consultar fuentes de datos externas y cargar los resultados en su lago de datos.

¿Un lago de datos necesita un esquema??

Los almacenes de datos tienen un modelo de esquema en escritura, lo que significa que requieren un esquema estructurado definido antes de almacenar datos. Por lo tanto, la mayoría de la preparación de datos ocurre antes del almacenamiento. Los lagos de datos tienen un modelo de esquema en lectura, lo que significa que no requieren un esquema predefinido para almacenar datos.