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Onboarding dei dati in Qlik Open Lakehouse

Last updated: 25/08/2026

Qlik Open Lakehouse facilita lo spostamento dei dati da qualsiasi sorgente supportata alle tabelle Apache Iceberg. Il formato di tabella aperto Iceberg offre l'interoperabilità tra le app e le piattaforme di dati, consentendo di leggere i dati da una varietà di strumenti, riducendo la necessità di duplicare i dati. È possibile eseguire il mirroring delle tabelle nei progetti Qlik Open Lakehouse nel data warehouse cloud, e gli utenti possono eseguire le query sui dati direttamente dal data warehouse cloud.

Per effettuare l'onboarding dei dati in Qlik Open Lakehouse e archiviare i dati nelle tabelle in formato Iceberg, è necessario innanzitutto stabilire un'integrazione di rete con il VPC di AWS. Un'integrazione consente a Qlik di fornire e gestire in modo sicuro le risorse nell'ambiente cloud. Successivamente, è necessario creare un cluster lakehouse per fornire un ambiente di calcolo per l'elaborazione e l'archiviazione dei dati. La fase finale della preparazione dei dati consiste nell'impostare una connessione per il catalogo dati a un repository di metadati centralizzato.

È possibile creare una pipeline di dati utilizzando i progetti Qlik Open Lakehouse quando questi componenti sono configurati. Le pipeline di dati ingeriscono i dati e li archiviano nelle tabelle Iceberg.È possibile accedere ed eseguire query sulle tabelle Iceberg da un'ampia gamma di strumenti, anche direttamente dal data warehouse cloud.

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Govnote-not-inNon supportata in Qlik Cloud Government - DoD.

Qlik Open Lakehouse architettura

Con Qlik Open Lakehouse è possibile creare un lakehouse scalabile e performante, utilizzando il formato di tabella aperto Iceberg.

Configurazione di Qlik Open Lakehouse

Configurare l'ambiente cloud con un'integrazione di rete e un cluster lakehouse per eseguire i progetti del Qlik Open Lakehouse.

Creazione di un progetto Qlik Open Lakehouse

Creare un progetto per effettuare l'onboarding dei dati e archiviarli nel formato di tabella aperto Iceberg e, opzionalmente, per eseguire il mirroring delle tabelle nel data warehouse cloud senza duplicare i dati.

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