Databricks说的Lakehouse是什么？
发布时间：2020-12-25 20:48:23 所属栏目：大数据 来源：网络整理
导读：? 在过去的几年里，Lakehouse作为一种新的数据管理范式，已独立出现在Databricks的许多用户和应用案例中。在这篇文章中，我们将阐述这种新范式以及它相对于之前方案的优势。 数据仓库在决策支持和商业智能应用方面有着悠久的历史。自20世纪80年代末问世以来
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Lakehouse是一种新的数据管理范式，它从根本上简化了企业数据基础设施，并且有望在机器学习即将颠覆每个行业的时代加速创新。过去，公司产品或决策过程中涉及的大多数数据都是来自操作系统的结构化数据，而如今，许多产品以计算机视觉和语音模型、文本挖掘等形式将AI融入其中。为什么要用Lakehouse而不是数据湖来进行AI？Lakehouse提供了数据版本控制、治理、安全性和ACID属性，即使是非结构化数据也需要这些属性。 当前Lakehouse降低了成本，但其性能仍可能落后于拥有多年投资和实际部署的专业系统（如数据仓库）。用户可能更喜欢某些工具（BI工具、IDEs,notebooks），因此Lakehouse还需要改进其用户体验和与流行工具的连接，以便更具吸引力。随着技术的不断发展和成熟，这些问题将得到解决。随着时间的推移，Lakehouse将缩小这些差距，同时保留更简单、更具成本效益和更能为多种数据应用服务的核心特性。 本文参译于： https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html —— by Ben Lorica,Michael Armbrust,Ali Ghodsi,Reynold Xin and Matei Zaharia Posted in Company Blog |?January 30,2020 ? ? 关注微信公众号：大数据学习与分享，获取更对技术干货 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
