Stratégies de hiérarchisation des données dans les entrepôts de données en lac : hiérarchisation partagée vs. matérialisation
Cet article explore les stratégies de hiérarchisation des données dans les architectures de data lakehouse. L'accès direct aux niveaux partagés présente des risques de fiabilité ; l'accès par API est préférable. La gestion du cycle de vie des données nécessite un service de métadonnées canonique qui coordonne les emplacements de stockage primaires et secondaires. La gestion des schémas doit être contrôlée par le système principal, garantissant la compatibilité avec le stockage secondaire. Le choix entre la hiérarchisation partagée et la matérialisation dépend de l'emplacement de la logique de concaténation/conversion (côté client ou côté serveur) et de leurs avantages et inconvénients respectifs. Avec la concaténation côté client, la différence est minime ; la concaténation côté serveur nécessite une considération attentive de la maintenance des métadonnées et de l'intégration du traitement des données en temps réel.