你如何在数据湖中管理数据版本控制？
数据湖以原始格式存储大量原始数据。在其中管理数据版本控制对于确保可重现性、实现可靠的历史分析、支持审计和合规性、促进回滚到先前状态以及理解数据血缘至关重要。有效的版本控制允许用户自信地访问和分析特定时间点存在的数据。
核心原则包括利用底层对象存储的不可变性和版本控制功能（例如，S3 Object Versioning）。这可以在数据文件更改或删除时保留它们。元数据管理至关重要：将元数据（架构、分区结构、文件列表）的不可变快照与事务日志一起存储，可提供任何版本的数据湖“视图”。Delta Lake、Apache Iceberg 和 Apache Hudi 等表格式专为此设计，通过高效管理这些元数据层和变更日志，在对象存储之上提供 ACID 事务和时间旅行功能。
要实施，请首先确保启用对象存储版本控制。选择适合您的分析引擎和用例的表格式（例如，Delta Lake）。构建数据写入以利用该格式内的事务提交，这会自动管理元数据快照和变更日志。利用格式的时间旅行语法（例如，`VERSION AS OF`）直接查询历史数据。为数据对象及其关联的元数据版本建立明确的保留策略治理。这为数据湖工作流带来了可靠性、可审计性和简化的历史分析。
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如何在数据湖中为机器学习实现批处理和流数据管道？
数据湖中的批处理和流处理管道涉及摄取、处理和准备大量多样化数据（结构化、半结构化、非结构化），这些数据以经济高效的方式存储（例如云对象存储），用于机器学习。批处理按间隔处理大量历史数据，而流处理则处理连续的实时数据。这种分离对机器学习至关重要，能够对历史数据进行特征工程（批处理），并整合近实时信号（...
Read Now →如何将数据湖中的原始数据转换为数据仓库中的结构化数据？
数据湖以原生格式存储大量原始数据，而数据仓库则将处理后的数据组织成结构化模式以进行分析。将湖数据转换为适合仓库的格式至关重要，这能实现高效查询、报告生成和商业智能。主要应用包括创建统一的客户视图、生成监管报告，以及利用来自日志、物联网流和网络事件等异构数据源的高级分析。 核心流程包括提取、转换和加...
Read Now →元数据在数据湖和数据仓库中的作用是什么？
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