数据

恭喜你！ 你已经读完了本书的最后一章。我希望你现在对湖仓架构、其核心概念以及实施湖仓的不同技术选项有了深入的理解。 在上一章中，我们讨论了如何在现实世界中构建湖仓。在本章中，我将讨论一些构建湖仓的替代

在前面的章节中，我们讨论了湖仓架构的各个组成部分及其设计考量。本章将讨论如何将所有这些组件结合在一起，设计和实施一个现代、可扩展且安全的湖仓平台。 本章将帮助数据架构师基于湖仓架构设计一个端到端的平台

数据平台围绕三个关键支柱展开：人员、流程和技术。在前几章中，我们讨论了实现湖仓的各种技术。本章重点关注湖仓实现中的人员和流程方面。本章将帮助你了解湖仓架构如何在所有数据和ML/AI资产中实施统一的治理

如果存储是湖仓架构的核心，那么计算引擎就是执行所有计算活动的大脑。你需要一个高性能的计算引擎来摄取、处理和消费数据平台中的数据。计算引擎使数据工程师、数据分析师、数据科学家、业务用户等平台用户能够根据

所有数据从业者，无论他们的工作职位如何，都会进行两个共同且基础的活动——提出问题和寻找答案！任何数据人员，无论是数据工程师、数据架构师、数据分析师、数据科学家，还是像首席信息官（CIO）或首席数据官（

在本章中，我们将介绍在Kubernetes上部署关键的大数据技术——Spark、Airflow和Kafka。随着容器编排和管理在高效运行数据工作负载中的重要性日益增加，Kubernetes已经成为事实

在本章中，我们将探讨用于构建可扩展和灵活的数据平台的现代数据架构。具体来说，我们将讨论Lambda架构模式及其如何实现实时数据处理和批量数据分析。您将了解Lambda架构的关键组件，包括用于历史数据的

世界正在迅速产生大量数据，这些数据来自各种来源——移动设备、社交媒体、电子商务交易、传感器等等。这种数据爆炸通常被称为“大数据”。虽然大数据为企业和组织提供了获取宝贵见解的巨大机会，但它也带来了如何存

Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据处理任务。在处理数据时，最常见的任务之一是从各种来源加载数据并将其写入各种格式。在本实践章节中，你将学习如何使用 Python

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Apache Flink 是一个高效的流处理框架，可以以高吞吐量和低延迟处理批处理和实时数据。它具有强大的功能，例如事件时间处理、精确一次语义和多样的窗口机制。将 Apache Flink 和 Apa

正如您在第三章中所看到的，Apache Iceberg 表提供了一层元数据，允许查询引擎创建更智能的查询计划，以提升性能。然而，这些元数据只是优化数据性能的开始。 您可以使用各种优化杠杆来提升性能，包

在本章中，我们将深入探讨Iceberg目录。您已经了解目录是Iceberg的关键组件，它确保多个读写者的一致性，并发现环境中可用的表。在本章中，我们将讨论： 目录的一般要求，以及推荐用于生产环境的附加

Apache Iceberg 表格式提供了在读取和写入过程中高性能的查询，使您能够直接在数据湖上运行在线分析处理（OLAP）工作负载。促进这种性能的是 Iceberg 表格式的各种组件设计方式。因此，

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