Um Ordnung in Data Lakehouses zu bringen, erweitert Onehouse seine Apache Hudi-Technologie um 25 Millionen US-Dollar

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Onehouse, ein Anbieter von Managed Data Lakehouses, gab heute bekannt, dass es in einer Finanzierungsrunde der Serie A 25 Millionen US-Dollar gesammelt hat, um seine Markteinführungsbemühungen und Technologien auf der Grundlage des Open-Source-Projekts Apache Hudi voranzutreiben.

Onehouse tauchte vor einem Jahr, im Februar 2022, aus der Tarnung auf und war der erste kommerzielle Anbieter, der Support und Dienste für Apache Hudi bereitstellte. Hudi, das für Hadoop Upserts Delete and Incrementals steht, hat seine Wurzeln bei Uber im Jahr 2016, wo es erstmals als Technologie entwickelt wurde, um Ordnung in die riesigen Datenmengen zu bringen, die in Data Lakes gespeichert wurden.

Die Hudi-Technologie bietet ein Data-Lake-Tabellenformat sowie Dienste zur Vereinfachung von Daten-Clustering, -Archivierung und -Replikation. Hudi konkurriert mit mehreren anderen Open-Source-Data-Lake-Tabellentechnologien, darunter Apache Iceberg und Databricks Delta Lake.

Das Ziel von Onehouse ist es, einen Cloud-verwalteten Dienst zu schaffen, der Unternehmen dabei helfen kann, von einem verwalteten Data Lakehouse zu profitieren. Zusammen mit der neuen Finanzierung kündigte Onehouse seine Onetable-Initiative an, die darauf abzielt, Benutzern in Iceberg und Delta Lake die Interaktion mit Hudi zu ermöglichen. Mit Onetable können Unternehmen Hudi für die Datenaufnahme in einen Data Lake verwenden und gleichzeitig von Abfrage-Engine-Technologien profitieren, die auf Iceberg ausgeführt werden, einschließlich Snowflake, sowie Delta Lake von Databricks.

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"Wir versuchen wirklich, eine neue Denkweise über Datenarchitektur aufzubauen", sagte Vinoth Chandar, Gründer und CEO von Onehouse, gegenüber VentureBeat. "Wir glauben, dass die Menschen mit einem interoperablen Haus am See beginnen sollten."

Data Lakehouse ist ein Begriff, der erstmals von Databricks geprägt wurde.

Das Ziel eines Data Lake ist es, das Beste aus einem Data Lake zu machen, der große Mengen an Datenspeicher bereitstellt, mit einem Data Warehouse, das strukturierte Datendienste für Abfragen und Datenanalyse bereitstellt. Ein Bericht von Databricks aus dem Jahr 2022 identifizierte eine Reihe wichtiger Vorteile des Data Lakehouse-Ansatzes, darunter bessere Datenqualität, gesteigerte Produktivität und bessere Datenzusammenarbeit.

Ein Schlüsselelement des Data Lakehouse-Modells ist die Möglichkeit, Strukturen auf Data Lakes anzuwenden, wo Open-Source-Data-Lake-Tabellenformate wie Hudi, Delta Lake und Iceberg passen. Mehrere Anbieter erstellen derzeit komplette Plattformen. mit diesen Array-Formaten als Basis.

Zu den vielen Unterstützern von Apache Iceberg gehört Cloudera, das im August 2022 seinen Data-Lakehouse-Dienst gestartet hat. Dremio ist ein weiterer starker Unterstützer von Iceberg, der es...