數據無疑是每個組織中最重要的資產之一，也是推動創新和策略決策的基礎。這使得高效的數據管理變得至關重要。
傳統資料系統無法跟上資料量爆炸、資料格式變更以及向資料湖和基於雲端的儲存解決方案的快速遷移。團隊通常很難有效地維護大量資料集。
幸運的是，市場很快就充滿了應
對這些挑戰的工具。其中之一是 Nessie Catalog，它透過將經過考驗的版本控制概念應用於資料管理，提供了一種新穎的 Lakehouse 目錄方法。
Nessie 到底是什麼，它是如何運作的，以及如何開始？閱讀本文，了解所有要點和最佳實踐，以確定 Nessie 專案是否是適合您獨特用例和要求的正確工具。
什麼是尼斯湖水怪計畫？
Nessie 專案與資料方面的 Git 類似，可讓您將版本控制技術套用至資料目錄，例如 Apache Iceberg 目錄。資料工程師、科學家和分析師可以使用這個開源專案來處理和維護數據，就像開發人員處理程式碼一樣。
Nessie 使用戶能夠對資料目錄進行分支、標記和提交更改，並將其視為事務。這使得資料演化可管理、可審計、可逆，為資料治理和安全奠定了堅實的基礎。
由於它將資料和元資料管理與底層
儲存系統分離，因此它支援從 HDFS 到雲端儲存選項的廣泛儲存後端，使其成為資料工程師工具集中的多功能工具。
Nessie 和 Git-for-Data
Git-for-Data 是指將 Git 的版本控制技術引入資料管理。正如 Git 透過允許開發人員監視變更、分支、合併更新和調查其程式碼庫的歷史來改變軟體開發一樣，資料版本控制旨在透過將相同的想法應用於資料目錄來改變資料管理技術。
Nessie 允許資料團隊在不影響
主分支的情況下建立用於測試資料的分支，提交變更以追蹤資料演變，並在準備好共用或發佈時整合目錄中所有資料表的調整。
這種類似 Git 的功能改善了資料 英國 WhatsApp 號碼數據 團隊之間的協作，同時也提供了資料管理中先前不具備的靈活性和安全性。分支和合併允許團隊單獨測試新的資料模型、演算法或轉換，確保只有經過驗證的變更才能投入生產。
什麼是尼斯湖水怪目錄？
Nessie Catalog 是一個強大的資料目錄系統，可保留 Iceberg 表的當前元資料位置並維護整個目錄的提交歷史記錄。就像在 Git 中一樣，這個歷史記錄可以分支、標記和合併。
反過來，這允許在許多表上執行查詢並同時發布它們。
使用者也可以在發生錯誤時回滾整個目錄或標記整個目錄的特定狀態。
Nessie 目錄與傳統資料目錄
傳統上，資料工程師依賴自我管理的目錄選擇，例如 Hive Metastore 和 JDBC 目錄（mySQL、PostgreSQL 等）。雖然這些系統在資料管理的進步中發揮了重要作用，但它們也存在許多問題，特別是與 Apache Iceberg 資料表結合使用時。
實施複雜準備和實施傳統目錄
可能是一個耗時且複雜的過程，特別是在動態且可擴展的雲端系統中。這種複雜性可能會導致額外的操作開銷和更高的錯誤配置風險，這兩者都不利於快節奏的資料操作。
Nessie 更容易配置和實施，幫助團隊節省時間和資源。
沒有利用 Iceberg 的最新功能
此外，Hive 和 JDBC 目錄可能 網紅行銷活動需要遵循的 20 個指標 無法充分利用 Apache Iceberg 的最新功能。許多附加功能現在只能透過「REST 目錄」OpenAPI 規範取得，該規範沒有開源或自我管理的實作。
Nessie 允許在 Apache Iceberg 表格中新增功能。
對自我管理目錄的需求
對自我管理目錄基礎設施的需求比以往任何時候都更加緊迫，這主要是由監管和安全問題所推動的。許多公司面臨嚴格的治理和合規標準。這些要求通常需要精確的資料處理、儲存和處理協議，而第三方託管服務可能難以遵循這些協議。
自我管理的目錄使團隊能夠更好地控制其數據，使他們能夠應用量身定制的安全措施、遵守相關要求並維護數據主權。這種管理對 日本數據 於處理敏感資料或在金融服務、醫療保健和政府等高度監管行業運營的公司至關重要。
Nessie 旨在為 Hive Metastore 和 JDBC 目錄等舊系統開闢新的可能性。它是開源和自我管理的，它打開了目錄管理的大門，更符合大數據分析的現代要求。
尼斯湖水怪目錄的主要特點
開源和自我管理
Nessie 是一個開源項目，這意味著您可以對其進行調整以滿足團隊的需求。此功能對於尋求自我管理基礎設施的公司特別有吸引力，因為它允許他們自訂目錄以滿足其監管和安全要求。
與領先資料工具的兼容性
Nessie 的主要優勢之一是它與多種資料處理工具的兼容性。它可以與 等流行引擎完美配合。這種相容性確保企業可以繼續使用他們喜歡的工具，而不必擔心目錄相容性問題。
分支與合併
Nessie 與 Git 一樣，透過支援資料目錄分支的創建，讓團隊同時處理多個版本的資料。這對於試驗資料模型或運行分析非常方便，而且不會損害主資料集的完整性。當分支上的工作完成並驗證後，可以將其合併回主分支，確保僅包含準確且經過驗證的修改。