Was ist Datenpipeline-Architektur?
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Die Datenpipeline-Architektur trennt Ingestion, Transformation, Speicherung und Bereitstellung in verschiedene Schichten, wobei ELT ETL als dominierenden Ansatz weitgehend ersetzt hat. Databricks vereinheitlicht Batch- und Streaming-Pipelines auf einer einzigen Plattform (Lakeflow + Delta Lake + Unity Catalog) und eliminiert so doppelte Infrastruktur und Governance-Lücken.
* Eine gut konzipierte Datenpipeline-Architektur trennt Ingestion, Transformation, Speicherung und Bereitstellung in verschiedene Schichten, wobei die Wahl des Musters (Batch, Streaming, Medallion, Kappa usw.) von Ihren Latenz- und Kostenanforderungen und nicht von Konventionen bestimmt wird. * ELT hat ETL als dominierenden Ansatz weitgehend ersetzt, da moderne Cloud-Plattformen es praktikabel machen, Rohdaten zuerst zu laden und sie vor Ort zu transformieren, wodurch die Flexibilität für die Neuverarbeitung und die Wiederverwendung in nachgelagerten Prozessen erhalten bleibt. * Databricks vereinheitlicht Batch- und Streaming-Pipelines auf einer einzigen Plattform (Lakeflow + Delta Lake + Unity Catalog) und eliminiert so die doppelte Infrastruktur und Governance-Lücken, die traditionelle Lambda-Architekturen anfällig machen.