Data Mesh, Data Fabric, Lakehouse: разбираем модные термины

Data Mesh, Data Fabric, Lakehouse: разбираем модные термины Data Mesh, Fabric, Lakehouse – все говорят, но никто толком не объясняет, чем они отличаются и можно ли их использовать вместе . Разобралась и делюсь структурированно и без воды. ➕ Сравнительная таблица и чек-лист: что выбрать под свою боль. ✔️Сохраняйте, чтобы больше никогда не путаться.

https://habr.com/ru/articles/1005062/

#data_mesh #data_factory #data_fabric #data_lake #архитектура_данных #управление_данными #дата_инжиниринг #хранилище_данных #аналитика_данных #lakehouse

Обзор Lakehouse: архитектура, которая объединяет порядок и хаос

Вопрос: что же такого прорывного добавили в архитектуру, чтобы она стала считаться чем-то новым с точки зрения инженеров, а не маркетологов ? Ответ: фундаментально изменилась парадигма хранения и обработки данных. В отличие от традиционных подходов, где Data Warehouse оперировал исключительно структурированными данными в табличной форме, а Data Lake работал с файлами в их исходном виде, разработчики Lakehouse сумели соединить лучшие качества обеих архитектур. Ключевым отличием стал формат OTF — Open Table Format, через который удалось реализовать единый стандарт доступа к данным и 4 технологически-культурных сдвига. Перечислю их: ...

https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/978522/

#lakehouse #data_lakehouse #delta_lake #iceberg #otf #data_warehouse #data_lake #архитектура_данных #управление_данными #data_governance

От минут к секундам, от ClickHouse к StarRocks: путь к real‑time в Hello

Кейс Hello: миграция 100+ млрд строк с ClickHouse на StarRocks. Как ускорить аналитику в 5 раз, снизить расходы на инфраструктуру на 80% и построить real-time DWH. Разбор архитектуры, самописных инструментов валидации и подводных камней перехода.

https://habr.com/ru/articles/970388/

#StarRocks #ClickHouse #Big_Data #OLAP #миграция_данных #realtime_analytics #Data_Lake #Flink #оптимизация #DWH

Substrait — lingua franca для баз данных

Substrait — это промежуточный формат (IR) для обмена планами запросов между системами. Он снимает боль диалектов SQL, позволяет делать pushdown в разные бэкенды и избавляет от повторного парсинга/оптимизации федеративных системах и позволяет относительно безболезненно заменять один бэкенд другим. Ниже - зачем он нужен, как устроен и кто поддерживает. Узнать про Substrait

https://habr.com/ru/companies/cedrusdata/articles/964800/

#Substrait #федеративные_запросы #универсальный_IR #СУБД #pushdown #оптимизация #SQL #data_lakehouse #data_lake #trino

Оптимизация производительности запросов: мощный тандем StarRocks и Apache Iceberg

Apache Iceberg — табличный формат для озёр данных с поддержкой ACID, Schema Evolution, Hidden Partition и версионирования, но при больших метаданных и работе через S3 страдает планирование запросов и латентность. В связке со StarRocks мы показываем, как распределённый Job Plan, Manifest Cache, CBO с гистограммами, Data Cache и материализованные представления выводят lakehouse‑аналитику на уровень DWH: снижают накладные расходы на метаданные, ускоряют планы и выполнение, а запись обратно в Iceberg сохраняет единый источник истины. Разбираем архитектуру Iceberg, типовые узкие места и практики оптимизации на StarRocks 3.2–3.3, включая кейс WeChat/Tencent.

https://habr.com/ru/articles/963410/

#apache_iceberg #starrocks #lakehouse #data_analysis #data_lake #parquet #manifest #materialized_views

[Перевод] StarRocks Lakehouse: быстрый старт — Hive Catalog

StarRocks Lakehouse на практике: пошаговый гайд по интеграции с Apache Hive через Hive Catalog. На прикладочном сценарии «управление заказами» показываем, как построить слой ODS/DWD/DWS/ADS в озере данных и ускорить запросы без миграции данных: от создания таблиц и генерации тестовых наборов до подключения External Catalog. Разбираем включение Data Cache для ускорения чтения из HDFS/S3/OSS (Parquet/ORC/CSV) и применение асинхронных материализованных представлений в StarRocks для витрин DWD/DWS/ADS. Поясняем, как добиться быстрых запросов за счёт векторизированного движка и CBO, а также даём практические советы по настройке (Kerberos/HMS, конфигурация BE/FE, прогрев кэша, сбор статистики, MV‑rewrite). Материал будет полезен инженерам по данным и архитекторам DWH, которым нужна аналитика в реальном времени по данным озера без лишнего ETL.

https://habr.com/ru/articles/956396/

#starrocks #apache_hive #lakehouse #data_lake #data_lakehouse #catalog

[Перевод] Переосмысление материализованных представлений: высокопроизводительный инструмент для единого lakehouse

Материализованные представления в StarRocks упрощают моделирование данных, ускоряют запросы и повышают актуальность данных в lakehouse‑архитектуре. Разбираем базовые возможности MV, три практических сценария — моделирование, прозрачное ускорение и «lake + warehouse» — и даём ссылки на актуальные рекомендации для StarRocks 3.5.

https://habr.com/ru/articles/941588/

#starrocks #материализованные_представления #lakehouse #lakehouseплатформа_данных #data_lake #data_warehouse #ускорение_запросов #инкрементальные_бэкапы #hive #iceberg

[Перевод] Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера

Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются. Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/937470/

#хранилища_данных #архитектура_данных #озеро_данных #data_lake #data_lakehouse #data_mesh #архитектура_медальона #инжиниринг_данных #выбор_архитектуры_данных

[Перевод] Мониторинг и управление воркфлоу между взаимодействующими микросервисами

Как получить прозрачность в бизнес-процессах, если архитектура строится на микросервисах и событийных потоках? В своей статье Бернд Рюкер, сооснователь Camunda, делится практическими подходами к отслеживанию и управлению процессами в распределённых системах. Он объясняет, как переход от простого мониторинга событий к полноценной оркестрации помогает лучше понимать происходящее, своевременно реагировать на инциденты и сохранять контроль над сложными бизнес-операциями. В статье разбираются плюсы и минусы различных подходов — от Elastic-подобного мониторинга до использования движков рабочих процессов, а также рассматривается важность баланса между оркестрацией и хореографией.

https://habr.com/ru/articles/926542/

#microservices #orchestration #choreography #workflow #bpmn #process_mining #kafka #camunda #data_lake

Тестирование систем и движков массивно-параллельных вычислений. Часть II. TPC-DS

Привет! Сегодня я продолжаю тему сравнения систем и движков массивных параллельных вычислений. В прошлой публикации я раскрыл основные принципы проведения тестирования, которыми руководствуется наша команда, и привел результаты как реальных промышленных сценариев, так и синтетических тестов. Материал вызвал интерес и дискуссию: значит, он актуальный и полезный. Для кого-то факты стали убедительными, а кто-то усомнился в объективности результатов, поэтому, как и было обещано, я делюсь материалами сравнительного тестирования, выполненного по общепринятому стандарту TPC-DS. Сегодня вы узнаете, повлияла ли смена методики на результаты.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/921882/

#trino #impala #greenplum #lakehouse #bigdata #mpp #dwh #tpcds #data #data_lake

Влияние маленьких файлов на Big Data: HDFS vs S3

Привет, Хабр! Я Станислав Габдулгазиев, архитектор департамента поддержки продаж Arenadata. В этой статье рассмотрим, как большое количество мелких файлов влияет на производительность различных систем хранения, таких как HDFS и объектные хранилища с S3 API. Разберём, какие технологии хранения лучше всего подходят для работы с мелкими файлами в архитектурах Data Lake и Lakehouse . Сравним производительность HDFS и объектных хранилищ с S3 API . На конкретных тестах покажем, почему именно HDFS эффективнее справляется с большим количеством небольших файлов. Обсудим также случаи, когда мелкие файлы становятся не просто нежелательной ситуацией, а неизбежной необходимостью, например в подходах типа Change Data Capture (CDC). Тесты, графики, инсайды

https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/915684/

#bigdata #hdfs #s3 #hadoop #data_lake #lakehouse #impala #spark #хранение #minio

Как не утонуть в данных: выбираем между DWH, Data Lake и Lakehouse

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Струченко, я работаю архитектором информационных систем в Arenadata. Сегодня хотелось бы поговорить о хранилищах данных — их видах, ключевых особенностях и о том, как выбрать подходящее решение. В эпоху цифровой трансформации данные стали одним из самых ценных активов для компаний любого масштаба и сферы деятельности. Эффективное хранение, обработка и анализ больших объёмов данных помогают организациям принимать обоснованные решения, повышать операционную эффективность и создавать конкурентные преимущества. Однако с ростом объёмов данных и усложнением их структуры традиционные методы хранения сталкиваются с ограничениями. В этой статье мы подробно рассмотрим подходы к хранению данных: Data Warehouse (DWH) , Data Lake и относительно новую концепцию Lakehouse . Разберем их особенности, различия, преимущества и недостатки, а также предложим рекомендации по выбору каждого подхода. Всплыть

https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/885722/

#dwh #data_lake #lakehouse #хранение_данных #big_data #администрирование_бд #базы_данных #озеро_данных #spark #hadoop

Данные на льду: как Apache Iceberg перевернул мир аналитических систем

Вы когда-нибудь ловили себя на мысли, что ваш Data Lake больше похож на черный ящик, чем на систему хранения? Дубли, потерянные версии, медленные запросы — вместо четкой структуры хаос, который только растет. Добро пожаловать в реальность работы с Parquet, ORC и классическими подходами к хранению данных. Они неплохи, но не умеют версионировать, оптимизировать и управлять транзакциями так, как это действительно нужно. И вот появляется Apache Iceberg — файловый формат, который уже используют в Netflix, Apple, LinkedIn и Stripe для хранения петабайтов данных с минимальными издержками на поддержку. Но что делает его таким особенным? Почему его называют «Data Lake без боли»? И самое главное — как заставить Apache Iceberg работать на вас? Давайте разбираться.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/875472/

#selectel #apache #аналитика #data_lake

Озеро для дата-склада: как мы нырнули в новые методы хранения данных и что из этого вышло

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Килинский, я — Senior Developer в проекте Data Warehouse «Лаборатории Касперского». Наша команда строит хранилища данных и разрабатывает ETL- и ELT-процессы, мы пишем на Python, SQL и C# (.NET), а весь код находится в монорепозитории . Гибкие методологии построения хранилищ данных — очень популярный тренд. Причина — возрастающая сложность корпоративных моделей данных и необходимость интеграции большого числа разнородных источников, которые включают в себя не только традиционные СУБД и плоские файлы, но и различные real-time-брокеры сообщений, внешние API и базы данных NoSQL. В этой статье хочу рассказать, как мы изначально хранили данные, почему решили внедрить методологии Data Lake и Data Vault и к чему это привело. Кроме того, покажу, как мы изобрели свой велосипед разработали свой фреймворк по автоматизации работы с помощью модели Data Vault.

https://habr.com/ru/articles/876834/

#dwh #data_warehouse #data_lake #хранилище_данных #корпоративное_хранилище_данных #архитектура_данных #базы_данных #данные #data #data_engineering

Data driven на практике: с чего начать, как избежать ошибок и эффективно применять

Привет, меня зовут Александр Окороков , я основатель и генеральный директор ИТ-компании и автор медиа вАЙТИ . Мы помогаем заказчикам выстроить оптимальную стратегию принятия управленческих решений, чтобы эффективно использовать ресурсы и не терять деньги. Именно эту задачу решает data-driven-подход к принятию решений и управлению продуктом с опорой на данные.

https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/867292/

#datadriven #аналитика_данных #цифровая_трансформация #бизнесаналитика #data_lake #цифровые_двойники #управление_данными #автоматизация_процессов #принятие_решений #iot

Инфраструктура для Data-Engineer Data Lake Apache Iceberg

В этой статье вы узнаете что такое Apache Iceberg, как его можно использовать и для чего он вообще нужен. В статье также рассматривается вопрос Data Lake.

https://habr.com/ru/articles/850674/

#data #data_lake #data_engineering #data_engineer #apache_spark #apache_iceberg #sql #дата_лейк #озеро_данных #datalakehouse

Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Data Fabric, Data Mesh – что это такое, и в чем разница между концепциями

Эпоха современных хранилищ данных началась с появления реляционных баз данных (далее БД). С появлением бизнес-аналитики следствием развития БД стала концепция Data Warehouse (корпоративное хранилище данных, DWH). Дальнейший рост объемов данных, введение термина «большие данные» и разнообразие требований к обработке привели к эволюции архитектур данных. Рассмотрим этапы эволюции архитектуры данных: чем отличаются концепции, какие у них преимущества и недостатки, для каких задач в работе с данными подходят.

https://habr.com/ru/articles/846296/

#dwh #data_warehouse #data_lake #data_lakehouse #data_mesh #data_fabric #хранилище_данных #кхд #корпоративное_хранилище_данных #архитектура_данных

Инфраструктура для data engineer Kafka

В этой статье я хочу показать как можно использовать Kafka в дата-инженерии и как её " пощупать ". Рекомендуется всем кто не знает что такое Kafka.

https://habr.com/ru/articles/836302/

#kafka #data_engineering #realtime #analytics #data #анализ_данных #data_lake #streaming #pipeline #pipeline_automation

Как правильно использовать большие данные: строим хранилища на MPP-СУБД

Немного контекста. · Данные нужны везде — для понимания трендов и рисков, для улучшения клиентского опыта, для технической аналитики. · Вместе с цифровизацией и экспоненциальным ростом объема и разнообразия данных растет потребность в надежных, масштабируемых, производительных хранилищах. · Чтобы самостоятельно извлекать ценность из данных и оперативно использовать их в работе, нужно построить и поддерживать соответствующую инфраструктуру. Это трудозатратный подход. Сегодня поделимся нашим опытом, как снизить капиталовложения в оборудование с большим объемом памяти, добиться производительности и высокой отказоустойчивости при создании DataLake и Data Warehouse.

https://habr.com/ru/companies/mws/articles/834246/

#данные #MWS #Data_Warehouse #Data_Lake #Arenadata #субд

Быстрая обработка данных в data lake с помощью SQL

Кому пришла в голову идея отправлять SQL запросы в data lake? Оказывается, это позволяет компаниям более гибко и эффективно анализировать свои данные за счёт уменьшения потребности в ETL и снижения нагрузки на корпоративное хранилище. Рассмотрим, какие популярные SQL-движки умеют это делать и как им это удаётся. Меня зовут Владимир Озеров , я руковожу компанией Querify Labs. Мы уже порядка 10 лет занимаемся распределённым SQL, делаем всевозможные SQL-движки, в частности CedrusData — коммерческий движок на основе опенсорс проекта Trino. Сегодня поговорим про то, каким образом устроен ряд SQL-движков, которые обрабатывают данные от data lake.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/828836/

#presto #Dremio #sql #анализ_данных #trino #кхд #data_lake #кэширование #файловые_системы #базы_данных