Data Lake: Alles wat je moet weten

Als je in de tech-industrie werkt, heb je de term Data Lake misschien al vaak gehoord als we het hebben over big data of het opslaan van grote hoeveelheden gegevens. Hoewel de meeste mensen Data Lake vaak verwarren met data warehouses, zijn de twee termen niet helemaal synoniem. Terwijl de eerste term verwijst naar de opslagplaats waar alle ruwe en ongeorganiseerde gegevens worden geplaatst, is de tweede term een opslagplaats voor relatief gestructureerde en mooi georganiseerde gegevens.

Dus, waarom zijn Data Lake zo populair in big data en hoe kunnen organisaties ze gebruiken om enorme informatie op te slaan? Nou we zullen er alles over te weten komen in het artikel van vandaag. Laten we beginnen!

Een Data Lake is een opslagruimte waar enorme hoeveelheden ruwe of verwerkte gegevens kunnen worden opgeslagen. Data Lakes zijn meestal verbonden met datastromen waar de gegevens in de vorm van grote batches of stromen worden binnengehaald. De gegevens kunnen al dan niet in realtime worden gesynchroniseerd, maar ze worden wel frequent bijgewerkt, afhankelijk van de use case.

Uit de definitie blijkt duidelijk dat het doel van Data Lakes nauw verbonden is met gegevensanalyse, aangezien we het hier hebben over tonnen met data. Maar als je enige kennis hebt van data-analyse, zou je weten dat ruwe en ongestructureerde gegevens, vooral in zulke grote hoeveelheden, bijna nutteloos zijn. Dus hoe worden datalakes gebruikt? Laten we eens kijken naar de volledige levenscyclus van een datalake.

In dit deel zullen we een abstract overzicht geven van de verschillende processen die de data in een Data Lake doorloopt om te zien hoe datal lakes werken. Laten we het proces opsplitsen in de voornaamste stappen:

Dit is de eerste stap en een belangrijk onderdeel van een Data Lake. Dit is waar de data in het lake terechtkomt. De gegevens kunnen handmatig in een Data Lake worden geleid, maar meestal zijn de lakes verbonden met gegevensbronnen die de gegevens op regelmatige basis in de Data Lake dumpen.

Het ingestion-gedeelte is waar de data daadwerkelijk worden ontvangen en opgeslagen in het Data Lake. Aangezien de lakes meestal verbonden zijn met gegevensbronnen die voortdurend gegevens verstrekken, gebeurt de data-input meestal in de vorm van batches of streams.

Aangezien gegevens uit verschillende bronnen worden ingevoerd, moeten ze op een specifieke manier worden gecombineerd met andere opgeslagen gegevens of volgens vooraf ingestelde regels om ervoor te zorgen dat gegevens snel kunnen worden opgehaald en inzichtelijk worden gemaakt. Je kunt het integratieproces vergelijken met de manier waarop je in een nieuw team terechtkomt en je een keer aanpast aan al hun normen en zo. Dit is belangrijk om te voorkomen dat de gegevens overspoelen.

Zodra de gegevens zijn samengevoegd, wordt de transformatie toegepast om de gegevens om te zetten naar een bepaalde structuur of formaat. Deze stap kan ook elke vorm van gegevensanalyse omvatten, indien nodig. Dat hangt echter volledig af van de use case waarmee je te maken hebt. In sommige gevallen kan deze stap ook helemaal achterwege blijven. Enkele populaire tools die hier worden gebruikt zijn Spark, Hadoop, Hive, enz.

Zodra de transformatie klaar is, is de data klaar om gepubliceerd te worden waar nodig. Het publiceren kan een manuele query omvatten om de gegevens op te halen, of het kan gebeuren met behulp van bepaalde data publishing pipelines. Dit is echter strikt binnen de organisatie en niet openbaar.

In de laatste stap worden de gegevens daadwerkelijk gedistribueerd naar de plaats waar ze moeten worden gebruikt. Meestal gebeurt de verspreiding van de gegevens in de vorm van bruikbare inzichten of belangrijke patronen/trends die uit de gegevens worden gehaald. Dit kan worden gedaan op verschillende platforms waar de bevindingen zelfs toegankelijk zijn voor het grote publiek.

Data Lakes zijn vrij essentieel als het gaat om de big data-industrie. Als we het hebben over het centraal opslaan van een enorme hoeveelheid informatie, zijn zij de belangrijkste spelers, zelfs als deze in ruwe vorm aanwezig is. De gegevens kunnen niet alleen snel worden opgevraagd, maar zijn ook behoorlijk schaalbaar.

In het hele artikel hebben we gezien welke stadia de gegevens doorlopen wanneer ze worden opgeslagen in een Data Lake en hoe een Data Lake functioneert op een abstracte schaal.