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- ¿Qué es el lago de datos escalable??
- ¿Cuáles son las cinco zonas? Cada lago de datos debe considerar?
- ¿Cómo se organiza un lago de datos??
- ¿Qué formato de datos es mejor para Data Lake??
- ¿Qué es mejor que un lago de datos??
- ¿Por qué los lagos de datos son escalables??
- ¿Qué base de datos es altamente escalable??
- ¿Es Data Lake ETL o ELT??
- ¿Cuántas capas tiene un lago de datos??
- ¿Cuál es la diferencia entre un lago de datos y un CDP??
- ¿Un lago de datos necesita un esquema??
- ¿Cuál es el mejor método de optimización??
- ¿Cuáles son los cuatro pasos de optimización??
- ¿Qué es la optimización de Big Data??
- ¿Cuáles son las tres partes del modelo de optimización??
¿Qué es el lago de datos escalable??
Un sistema de archivos distribuido altamente escalable para administrar grandes volúmenes de datos (e.gramo., Apache Hadoop Sistema de archivos distribuidos o HDFS) Sistemas de almacenamiento de datos altamente escalables para almacenar y administrar datos (e.gramo., Amazon S3) Marco de transmisión de datos en tiempo real para mover datos de manera eficiente entre diferentes sistemas (E.gramo., Apache Kafka)
¿Cuáles son las cinco zonas? Cada lago de datos debe considerar?
No se construyen dos lagos de datos exactamente iguales. Sin embargo, hay algunas zonas clave a través de las cuales fluye los datos generales: la zona de ingestión, la zona de aterrizaje, la zona de procesamiento, la zona de datos refinadas y la zona de consumo.
¿Cómo se organiza un lago de datos??
Un lago de datos es una tienda para todo tipo de datos de varias fuentes. Los datos en su forma natural se almacenan como datos sin procesar, y el esquema y las transformaciones se aplican en estos datos sin procesar para obtener información comercial valiosas dependiendo de las preguntas clave que el negocio está tratando de responder.
¿Qué formato de datos es mejor para Data Lake??
Formatos orientados a columnas comprimidas: estos formatos son el caballo de trabajo de la mayoría de los lagos de datos. Proporcionan un rendimiento razonable bajo una variedad de cargas de trabajo y son un espacio eficiente desde una perspectiva de almacenamiento. Es probable que Parquet o Orc desempeñen un papel en su lago de datos.
¿Qué es mejor que un lago de datos??
De hecho, la única similitud real entre ellos es su propósito de alto nivel de almacenar datos. La distinción es importante porque tienen diferentes propósitos y requieren diferentes conjuntos de ojos para ser optimizados adecuadamente. Mientras que un lago de datos funciona para una compañía, un almacén de datos será mejor para otro.
¿Por qué los lagos de datos son escalables??
Data Lake Agility permite métodos analíticos múltiples y avanzados para interpretar los datos. Ser un esquema en leer hace que un lago de datos sea escalable y flexible. Los lagos de datos admiten consultas que requieren un análisis profundo al explorar la información a su fuente a consultas que requieren un informe simple con datos de resumen.
¿Qué base de datos es altamente escalable??
¿Por qué las bases de datos NoSQL son más escalables que las bases de datos RDBMS?? Las bases de datos NoSQL generalmente se construyen por diseño para un entorno de base de datos distribuido, lo que les permite aprovechar más disponibilidad y reparación de soluciones incorporadas de red, que a veces viene como una compensación para la consistencia.
¿Es Data Lake ETL o ELT??
Con ETL, los datos sin procesar no están disponibles en el almacén de datos porque se transforma antes de cargarlos. Con ELT, los datos sin procesar se cargan en el almacén de datos (o el lago de datos) y las transformaciones se producen en los datos almacenados.
¿Cuántas capas tiene un lago de datos??
Podemos pensar en los lagos de datos como repositorios individuales. Sin embargo, tenemos la flexibilidad de dividirlos en capas separadas. A partir de nuestra experiencia, podemos distinguir 3-5 capas que se pueden aplicar a la mayoría de los casos.
¿Cuál es la diferencia entre un lago de datos y un CDP??
Una diferencia clave es que los lagos de datos almacenan datos en su estado en bruto, mientras que los CDP automatizan la ingestión con reglas de calidad y gobierno. Esto significa que los lagos de datos requieren que los científicos e ingenieros de datos preparen datos para el análisis limpiando y deduplicándolo.
¿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.
¿Cuál es el mejor método de optimización??
El método de descenso de gradiente es el método de optimización más popular. La idea de este método es actualizar las variables iterativamente en la dirección (opuesta) de los gradientes de la función objetivo.
¿Cuáles son los cuatro pasos de optimización??
El proceso de optimización de conversión tiene cuatro pasos principales: investigación, pruebas, implementación y análisis.
¿Qué es la optimización de Big Data??
La optimización de Big Data se refiere a la alta dimensionalidad de los datos, cambios dinámicos en los datos y los problemas y algoritmos multiobjetivos. En el aprendizaje automático, los algoritmos de optimización se utilizan ampliamente para analizar grandes volúmenes de datos y para calcular los parámetros de los modelos utilizados para la predicción o clasificación [9].
¿Cuáles son las tres partes del modelo de optimización??
Un modelo de optimización es una traducción de las características clave del problema comercial que está tratando de resolver. El modelo consta de tres elementos: la función objetivo, las variables de decisión y las limitaciones comerciales.
