Pahami definisi data lake, alasan kemunculannya, prinsip schema-on-read, dan risiko data swamp ketika tata kelola diabaikan.
Buka → # Object StoragePelajari konsep object storage, bucket, path convention, presigned URL, dan cara menirunya secara lokal dengan pathlib.
Buka → # Data Lake ArchitectureSusun data lake menjadi zona raw, staging, curated, dan serving dengan alur ingestion yang jelas, metadata tercatat, dan kontrol akses per zona.
Buka → # Zona Data Raw dan CuratedTerapkan zona raw yang immutable dan zona curated berschema Parquet lewat pipeline nyata: JSONL mentah, validasi, karantina, lalu penulisan per partisi tanggal.
Buka → # Partitioning DataPahami hive-style partitioning, cara memilih kolom partisi, dan bukti partition pruning nyata lewat DuckDB EXPLAIN.
Buka → # File Layout dan Small FilesPahami row group, ukuran berkas Parquet ideal, bahaya small files, dan kompaksi 50 berkas kecil menjadi berkas besar dengan pyarrow.
Buka → # Table FormatsPahami apa yang diselesaikan table formats: ACID di object storage, schema evolution, time travel, serta anatomi dan perbandingan Iceberg, Delta Lake, dan Hudi.
Buka → # Apache IcebergBedah arsitektur metadata Apache Iceberg — metadata.json, manifest list, manifest file, hingga data file — lalu praktik nyata membuat tabel, menulis, membaca, dan mengevolusikan schema dengan pyiceberg.
Buka → # Delta LakePraktik Delta Lake dengan delta-rs: transaksi _delta_log berformat JSON, time travel antar versi, schema evolution, dan riwayat commit — semuanya diuji nyata secara lokal.
Buka → # Apache HudiPahami Apache Hudi secara konseptual: timeline di direktori .hoodie, file group dengan index untuk upsert tingkat record, serta perbedaan tabel Copy on Write dan Merge on Read.
Buka → # Schema EnforcementUji nyata schema enforcement di Delta Lake: penulisan dengan schema salah ditolak dengan galat asli, lalu evolusi kolom yang aman dilakukan lewat schema_mode merge.
Buka → # Time Travel dan Versioning DataQuery versi lampau tabel Delta: tiga penulisan menghasilkan tiga keadaan yang bisa dibandingkan, dibaca dengan snapshot isolation, dan dipulihkan dengan restore — divalidasi retensi log dan vacuum.
Buka → # Memilih Arsitektur LakehouseTutup section dengan kerangka keputusan: warehouse-only, lake-only, atau lakehouse — dipertimbangkan dari volume, beban ML, tim, biaya, dan investasi yang sudah ada, lengkap dengan pemilihan table format dan tiga studi kasus.
Buka →