Ducklake: Eine skalierbare Lakehouse-Umgebung aufbauen
Durch die intelligente Nutzung einer SQL-Datenbank für Metadaten reduziert Ducklake die Komplexität, ohne auf mächtige Funktionen wie ACID-Transaktionen, Time Travel oder Schema Evolution zu verzichten. Für Teams, die ein leistungsfähiges, aber leichtgewichtiges System suchen, das sich nahtlos in bestehende SQL-Workflows integriert, ist Ducklake eine vielversprechende Lösung.
Wir stellen es in einer dreiteiligen Reihe vor, in Teil 1 und 2 ging es um Kernfunktionen und Zielgruppe (g+) sowie darum, wie man Tabellen erstellt und Daten einfügt (g+). In diesem dritten Teil zeigen wir, wie man Ducklake mit einem Cloudspeicher für die Daten (Supabase Storage) und einer Clouddatenbank für die Metadaten (Supabase Postgres) verbindet, um eine skalierbare und kollaborative Lakehouse-Umgebung aufzubauen.