Різниця між Data Lakehouse і Data Warehouse
Data warehouse забезпечує чисті, структуровані дані для BI-аналітики, в той час як Data Lake постійно і недорого зберігає дані будь-якого характеру в будь-якому форматі. Багато організацій використовують озера даних для науки про дані та машинного навчання, але не для BI-повідомлень через його невизначений характер.
Data Lakehouse поєднує в собі переваги Data Lake і Data Warehouse. надійні операції сховища даних і розширюваність та низька вартість озера даних. Єдине джерело істини. Об'єднані дані з усіх джерел
3 Формат таблиці озера даних є найважливішим компонентом архітектури озера. Має бути якийсь спосіб організувати і управляти всіма файлами сирих даних в сховищі озера даних. Формати таблиць допомагають абстрагувати складність структури фізичних даних і дозволяють різноманітним двигунам одночасно працювати на одних і тих же даних. Формат таблиці в архітектурі озерного будинку полегшує можливість здійснення транзакцій на рівні складу даних (DML) разом з гарантіями ACID. Деякі з інших критичних особливостей формату таблиці - це еволюція схем, експресивний SQL, подорожі в часі, компакція даних (тобто Delta Lake). Apache Spark також можна використовувати як пошуковий двигун.