A partire dal 20 aprile 2026, BigLake si chiama ora Lakehouse. Il metastore BigLake ora si chiama catalogo runtime Lakehouse. Le API, le librerie client, i comandi CLI e i nomi IAM di Lakehouse rimangono invariati e fanno ancora riferimento a BigLake.
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Configurare l'accesso ai dati cross-cloud
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Scopri come configurare l'accesso ai dati cross-cloud per unificare i silos di dati
in Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, e
AlloyDB per PostgreSQL senza ETL complessi.
Utilizzerai Lakehouse senza confini come
hub di intelligence centrale, AlloyDB come origine dati operativa
e Managed Service for Apache Spark per
l'elaborazione vettorializzata ad alte prestazioni. Infine, utilizzerai Gemini per ricavare insight aziendali efficaci dal tuo lakehouse.
Scenario
In questo scenario, i dati sono presenti nelle seguenti origini:
Dati transazionali (utenti, ordini, articoli ordinati) in un database AlloyDB operativo.
Dati di prodotto in un bucket AWS S3.
Log degli eventi clickstream in Cloud Storage.
Unisci questi set di dati per identificare i dati demografici di destinazione per la tua prossima campagna di marketing e generare email di contatto personalizzate.
Cosa imparerai
In questo codelab imparerai a:
Configurare e configurare gli endpoint del catalogo Lakehouse per unificare i silos di dati in AWS S3, Cloud Storage e AlloyDB.
Eseguire l'elaborazione di query vettorializzate ad alte prestazioni utilizzando Managed Service for Apache Spark.
Unire set di dati transazionali, di prodotto e clickstream senza spostamento di dati o pipeline ETL complesse.
Utilizzare Gemini per ricavare insight aziendali e generare contatti di marketing personalizzati dal tuo lakehouse.
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