Ressources Logiciel d'analyse des mégadonnées

Oui, BigQuery fait partie de Google Cloud Platform.

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Les entrepôts de données traditionnels utilisaient des données hautement structurées qui étaient coûteuses mais faciles à utiliser. Les lacs de données gèrent des données non structurées à faible coût d'une manière qui était difficile à utiliser. La maison-lac facilite la gestion des deux types de données d'une manière presque aussi bon marché qu'un lac traditionnel et presque aussi facile qu'un entrepôt traditionnel.

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L'architecture Lakehouse est la fusion des concepts de l'entrepôt de données et du lac de données en une seule plateforme, avec un support intégré pour la maintenance de la lignée et l'apprentissage automatique.

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Qu'est-ce qu'un Data Lakehouse ? Un data lakehouse est une nouvelle architecture de gestion des données ouverte qui combine la flexibilité, l'efficacité économique et l'échelle des lacs de données avec la gestion des données et les transactions ACID des entrepôts de données, permettant l'intelligence d'affaires (BI) et l'apprentissage automatique (ML) sur toutes les données.

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Main features of Databricks are: Compliance End to end Notification and logs Jobs scheduler Access control Visualization Run notebook as job Integration Interactive exploration Secure deployment Notebook workflows Integrated identity management Collaboration Auditing Dashboard Databricks runtime

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Delta Lake Lakehosue platform Schema evolution Data quarantine & Data Quality Data Integration & Transformations

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Databricks est une plateforme de données unifiée qui combine l'ingénierie des données (Delta Lake, DLT, Lakeflow Connect), la gouvernance des données (Unity Catalog avec traçabilité, RBAC et masquage de colonnes), l'orchestration des flux de travail (Lakeflow Jobs), l'analyse SQL sans serveur, les capacités ML/IA (MLflow, Model Serving), et la surveillance automatisée de la qualité des données - le tout fonctionnant sur un moteur de calcul Spark + Photon avec des options sans serveur et basées sur des clusters.

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