# Data Lake - アーキテクチャと取り込み (Data Engineering) > Data Lakeアーキテクチャ、ゾーン（raw/refined/curated）、フォーマット（Parquet、Avro、JSON）、取り込み、パーティショニング - 20 面接問題 - Mid-Level - [面接問題: Data Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions.md) ## 1. Data Lakeとは何ですか？ **回答** Data Lakeは、構造化、半構造化、非構造化を問わず、生データをネイティブ形式で保存できる集中型ストレージシステムです。書き込み時にスキーマを強制するData Warehouse（schema-on-write）とは異なり、Data Lakeは読み取り時にスキーマを適用（schema-on-read）し、データ探索と分析に最大限の柔軟性を提供します。 ## 2. schema-on-writeとschema-on-readの主な違いは何ですか？ **回答** schema-on-writeはストレージ前にデータ検証と変換を強制し、一貫した構造を保証しますが、柔軟性を制限します。schema-on-readはデータを生の形式で保存し、読み取り時のみスキーマを適用するため、最大限の取り込み柔軟性を提供しますが、データアクセス時に処理が必要です。 ## 3. Data Lakeの3つの古典的なゾーンは何ですか？ **回答** 標準的なData Lakeアーキテクチャは3つのゾーンで構成されています：変換されていない生データ用のRaw（Bronze）、クリーニングおよび正規化されたデータ用のRefined（Silver）、消費可能な集約データ用のCurated（Gold）。このレイヤード構成により、ガバナンス、トレーサビリティ、データ品質が容易になります。 ## さらに17問利用可能 - Data LakeにおけるRaw（Bronze）ゾーンの役割は何ですか？ - Data Lakeで大量の分析データを保存するのに最適なファイル形式はどれですか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Engineering面接トピック - [Linux & Shell - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20問, Junior - [Git & GitHub - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20問, Junior - [データエンジニアリングのための高度なPython](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25問, Junior - [Docker - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25問, Junior - [Google Cloud Platform - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20問, Junior - [CI/CDとコード品質](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20問, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20問, Mid-Level - [FastAPI - データAPI](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20問, Mid-Level - [Data Engineering向けの高度なSQL](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20問, Mid-Level - [データエンジニアリングのためのBigQuery](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/bigquery-de.md): 20問, Mid-Level - [PostgreSQL - 管理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20問, Mid-Level - [Data EngineeringのためのData Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de.md): 20問, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - データ取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20問, Mid-Level - [Apache Airflow - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [Kubernetes - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20問, Senior - [ETL / ELT / ETLT パターン](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20問, Senior - [Apache Airflow - 上級](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20問, Senior - [Airflow + dbt - パイプラインオーケストレーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20問, Senior - [PySpark - 大規模処理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20問, Senior - [Google Pub/Sub - データストリーミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20問, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20問, Senior - [Kubernetes - 本番環境とスケーリング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-advanced.md): 20問, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20問, Senior - [NoSQLデータベース](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20問, Senior - [モダンなData Architecture](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-architecture.md): 20問, Senior - [モニタリングとオブザーバビリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/monitoring-observability.md): 20問, Senior - [IAMとデータセキュリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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