在Jupyter Notebook中使用MinIO、Delta和Spark构建Data Vault
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内容提要
本文分享了使用现代大数据技术构建Data Vault架构的经验，结合了Apache Spark、Delta Lake、Minio和Docker。Data Vault是一种灵活的数据建模方法，适应业务需求变化。项目中通过Docker Compose简化环境配置，展示了如何使用Spark处理数据，创建Hubs、Links和Satellites，实现数据的历史记录和审计，强调了Data Vault的灵活性、可审计性及与Delta Lake的结合。
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关键要点
- 本文分享了使用现代大数据技术构建Data Vault架构的经验。
- Data Vault是一种灵活的数据建模方法，适应业务需求变化。
- 项目中使用Docker Compose简化环境配置。
- 通过Apache Spark处理数据，创建Hubs、Links和Satellites，实现数据的历史记录和审计。
- Data Vault的三个主要组件是Hubs、Links和Satellites。
- 使用Docker Compose可以快速搭建Spark集群和Jupyter服务器。
- 使用Delta Lake实现ACID事务和数据历史记录。
- Data Vault提供灵活性、审计能力和与Delta Lake的良好结合。
- 项目中展示了如何加载数据、创建模型和查询数据。
- 使用Docker Compose实现了环境的可重现性和依赖隔离。
- Data Vault的优势包括灵活性、完整审计和自动历史记录。
- 结合Spark和Delta Lake，Data Vault能够处理大规模数据并保持高效性。
- 项目的实施过程提供了对数据建模和处理的深入理解。
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