Estratégias de Camadas em Data Lakehouse: Camada Compartilhada vs. Materialização?
Este artigo explora estratégias de camadas de dados em arquiteturas de data lakehouse. O acesso direto a camadas compartilhadas apresenta riscos de confiabilidade; o acesso por API é preferível. A gestão do ciclo de vida dos dados requer um serviço de metadados canônico que coordena os locais de armazenamento primário e secundário. A gestão de esquemas deve ser controlada pelo sistema primário, garantindo a compatibilidade com o armazenamento secundário. A escolha entre camadas compartilhadas e materialização depende da localização da lógica de junção/conversão (lado do cliente ou do servidor) e seus respectivos prós e contras. Com a junção do lado do cliente, a diferença é mínima; a junção do lado do servidor requer consideração cuidadosa da manutenção de metadados e da integração do processamento de dados em tempo real.
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