O Hive transforma arquivos brutos do HDFS em tabelas consultáveis via SQL, graças ao Metastore e ao catálogo de dados. Entender como o Hive organiza metadados e diferencia tabelas internas e externas é fundamental para consultas eficientes e governança no Data Lake.
O HDFS é o sistema de arquivos distribuído do Hadoop. Ele separa o controle (NameNode) do armazenamento físico (DataNode), garantindo alta disponibilidade e tolerância a falhas por meio de replicação. Entender esses papéis é essencial para operar e otimizar data lakes modernos.
O Apache Hadoop se tornou o padrão de Data Lake open source por sua capacidade de escalar, armazenar e processar grandes volumes de dados de forma distribuída, flexível e econômica. Sua arquitetura modular e o suporte de uma comunidade ativa permitiram a integração com ferramentas essenciais de governança e processamento, consolidando sua posição no ecossistema de dados.
Data Lake e Data Warehouse são soluções para armazenar e analisar dados, mas têm propósitos, arquiteturas e desafios distintos. Entender essas diferenças é fundamental para escolher a abordagem certa, planejar ingestão, armazenamento e governança de dados em ambientes empresariais.
Você estrutura e gerencia Data Lakes em ambientes distribuídos com Apache Hadoop. O curso parte dos conceitos e chega à governança e integração com BI. O que você vai fazer Diferenciar Data Lake de Data Warehouse para definir arquitetura e…
