In this course, you will learn about the raw ingredients and processes that are used to physically store data on disk and in memory. You’ll explore different storage systems, including object, block, and file storage, as well as databases, that are built on top of these raw ingredients. You’ll also get a chance to use the Cypher language to query a Neo4j graph database, and perform vector similarity search, a key feature behind generative AI and large language models. You will explore the evolution of data storage abstractions, from data warehouses, to data lakes, and data lakehouses, while comparing the advantages and drawbacks of each architectural paradigm. With hands-on practice, you will design a simple data lake using Amazon Glue, and build a data lakehouse using AWS LakeFormation and Apache Iceberg. In the last week of this course, you’ll see how queries work behind the scenes, practice writing more advanced SQL queries, compare the query performance in row vs column-oriented storage, and perform streaming queries using Apache Flink.
Data Storage and Queries
Ce cours fait partie de DeepLearning.AI Data Engineering Certificat Professionnel
Instructeur : Joe Reis
Enseignant de premier plan
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Design storage architectures for various use cases, and select appropriate technologies to implement these architectures
Practice common query patters and identify ways to improve query performance and enhance the value of your data systems
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Advanced SQL
- Catégorie : Data warehouse / data lake / data lakehouse architectures
- Catégorie : Data storage fundamentals
- Catégorie : Streaming queries with Apache Flink
Détails à connaître
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septembre 2024
3 devoirs
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Instructeur
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