在本课程中，您将了解用于在磁盘和内存中物理存储数据的原始成分和过程。您将探索不同的存储系统，包括对象、块和文件存储，以及建立在这些原始成分之上的数据库。您还将有机会使用 Cypher 语言查询 Neo4j 图数据库，并执行向量相似性搜索，这是生成式 AI 和 Large Language Model 背后的一个关键功能。您将探索数据存储抽象的演变，从数据仓库到数据湖，再到数据湖，同时比较每种架构范例的优缺点。通过动手实践，您将使用 Amazon Glue 设计一个简单的数据湖，并使用 AWS LakeFormation 和 Apache Iceberg 构建一个数据湖房。在本课程的最后一周，您将了解查询在幕后是如何工作的，练习编写更高级的 SQL 查询，比较面向行和列的存储中的查询性能，并使用 Apache Flink 执行流查询。
数据存储和 Query
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本课程是 DeepLearning.AI 数据工程 专业证书 专项课程的一部分
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- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 DeepLearning.AI 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
涵盖的内容
16个视频12篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
涵盖的内容
16个视频2篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
涵盖的内容
15个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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AK
5
已于 May 24, 2025审阅
Excellent course, Iceberg is still a new thing but the way the tutor take us from the need of data lake to data lake house and then iceberg it's great.
YW
5
已于 Nov 18, 2024审阅
Insightful overview of a simple yet complicated concept such as storage and queries.
RR
5
已于 Apr 24, 2025审阅
This is a really excellent course covering a number of topics that anyone going into data engineering should be familiar with.
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