Tradisjonelle datamodeller er ofte begrensede og lite fleksible. For å kunne bruke disse modellene, er man nødt til å overføre data (ETL) til hver enkelt verktøy, noe som kan bli kostbart og tidkrevende, spesielt når man ønsker å utnytte funksjoner i datalageret på tvers av all tilgjengelig data. Dette fører til at arbeidsflyten må tilpasses det verktøyet man jobber med, noe som skaper datasilos og dataflyt. I boken 'Apache Iceberg: The Definitive Guide' presenteres en bedre løsning. Apache Iceberg gir funksjonalitet, ytelse, skalerbarhet og kostnadsbesparelser som oppfyller løftet om et åpent datalakehouse. Ved å følge instruksjonene i denne boken, vil du kunne utføre interaktive analyser, batchbehandling, maskinlæring og streaminganalyser med dette datalakehuset. Forfatterne fra Dremio, Tomer Shiran, Jason Hughes, Alex Merced og Dipankar Mazumdar, tar deg med gjennom prosessen, der du vil lære om: Arkitekturen til Apache Iceberg-tabeller, hva som skjer bak kulissene når du utfører operasjoner på Iceberg-tabeller, hvordan du kan optimalisere Apache Iceberg-tabeller for maksimal ytelse, og mye mer.
