Was ist Azure Data Lake?
Der Azure Data Lake ist Teil des öffentlichen Cloud-Angebots von Microsoft. Er ermöglicht die Speicherung von praktisch unbegrenzten Datenmengen. Diese Daten können dann von Datenwissenschaftlern und Analysten abgerufen und analysiert werden. Ein solcher großer Datenspeicher ist ein enormer Segen für Unternehmen, die den größtmöglichen Wert und die besten Erkenntnisse aus ihren Daten ziehen wollen. Eine Standarddefinition von Data Lake ist, dass es sich dabei um ein groß angelegtes Repository für alle Daten eines Unternehmens handelt. Auf diesen Daten können dann Analysen durchgeführt werden, um Einblicke in das Geschäft zu erhalten.
Microsoft hat seine Erfahrungen mit der Datenverarbeitung für seine eigenen Operationen, einschließlich Windows, Skype und Bing, genutzt, um eine Plattform zu entwickeln, die ihrer Meinung nach für den Zweck geeignet ist. Der Azure Data Lake vereinfacht das Einlesen und Speichern von Daten. Außerdem werden das Streaming und die Leistung interaktiver Analysen der Daten erheblich beschleunigt. Dies ermöglicht eine bessere Optimierung von Big-Data-Programmen.
Benutzer können ihre bestehenden Abläufe oder Data Warehouses über Azure problemlos integrieren. Die üblichen Funktionen, die man von Data Lakes erwartet, wie z. B. hohe Skalierbarkeit und ein zentraler Speicherort, sind auch Merkmale von Azure Data Lake. Für Ersteller und Nutzer von Big Data bietet Azure eine kostengünstige und hochsichere Plattform zum Hochladen und Verarbeiten ihrer Daten.
Azure Data Lake verwendet einen Pipeline-Prozess , um Daten von der Aufnahme bis zur Analyse zu bringen. Das bedeutet, dass die Daten zunächst aus vielen Quellen in ihrem ursprünglichen Format übernommen werden. Anschließend durchlaufen sie eine Aufbereitungsphase, in der sie aufgeräumt und in ein Schema eingeordnet werden. Anschließend werden sie gespeichert und können für eine Vielzahl unterschiedlicher Verarbeitungsanforderungen abgerufen werden.
Mit dem Azure Data Lake wird die Analyse durch die Integration von Hadoop und Apache Spark noch einfacher . Diese ermöglichen ein besseres Ressourcenmanagement und eine einfachere Abfrage von Daten durch SQL-Anfragen.
