# 모던 Data Architecture (Data Engineering) > Data Lake vs Data Warehouse vs Lakehouse, Data Mesh, Data Contracts, schema registry, ADR, 거버넌스, data catalog, lineage - 20 면접 질문 - Senior - [면접 질문: Data Engineering](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions.md) ## 1. Data Lake와 Data Warehouse의 근본적인 차이점은 무엇입니까? **답변** Data Lake는 데이터를 네이티브(raw) 형식으로 저장하고 읽기 시점에 schema를 적용(schema-on-read)하여 탐색에 큰 유연성을 제공합니다. Data Warehouse는 쓰기 시점에 구조화된 schema를 강제(schema-on-write)하고 분석에 최적화된 변환된 데이터를 보관합니다. Data Lake는 유연성과 저비용 대용량 스토리지를 우선시하고, Data Warehouse는 쿼리 성능과 데이터 품질을 우선시합니다. ## 2. Data Lake와 Data Warehouse를 분리한 아키텍처와 비교하여 Lakehouse 아키텍처의 주요 장점은 무엇입니까? **답변** Lakehouse 아키텍처는 양쪽 세계의 장점을 결합합니다: Data Lake의 유연하고 경제적인 스토리지와 Data Warehouse의 ACID 기능, 쿼리 성능, 거버넌스를 통합합니다. 이는 시스템 간 데이터 중복을 제거하고 동기화 비용과 복잡성을 줄이면서 Delta Lake, Iceberg, Hudi 같은 오픈 형식을 사용하여 동일한 플랫폼에서 BI 및 ML 워크로드를 실행할 수 있게 합니다. ## 3. Data Lake에서 ACID 트랜잭션을 가능하게 하는 오픈 테이블 형식은 무엇입니까? **답변** Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi는 Data Lake에서 ACID 트랜잭션을 가능하게 하는 세 가지 주요 오픈 테이블 형식입니다. Databricks가 개발한 Delta Lake는 transaction log를 사용하여 atomicity와 consistency를 보장합니다. Netflix가 만든 Iceberg는 고급 파티션 관리와 schema evolution을 제공합니다. Uber가 개발한 Hudi는 upsert 및 CDC 시나리오에서 뛰어납니다. 이러한 형식은 단순한 객체 스토리지를 트랜잭션 보장이 있는 Lakehouse로 변환합니다. ## 17개 추가 질문 이용 가능 - Data Mesh의 근본 원칙은 무엇입니까? - Data Mesh 컨텍스트에서 Data Contract란 무엇입니까? 무료로 가입하기: https://sharpskill.dev/ko/login ## 기타 Data Engineering 면접 주제 - [Linux & Shell - 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20개 질문, Junior - [Git & GitHub - 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20개 질문, Junior - [데이터 엔지니어링을 위한 고급 Python](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25개 질문, Junior - [Docker - 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25개 질문, Junior - [Google Cloud Platform - 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20개 질문, Junior - [CI/CD 및 코드 품질](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20개 질문, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20개 질문, Mid-Level - [FastAPI - 데이터 API](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20개 질문, Mid-Level - [Data Engineering을 위한 고급 SQL](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20개 질문, Mid-Level - [Data Lake - 아키텍처 및 수집](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/data-lake.md): 20개 질문, Mid-Level - [데이터 엔지니어링을 위한 BigQuery](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/bigquery-de.md): 20개 질문, Mid-Level - [PostgreSQL - 관리](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20개 질문, Mid-Level - [Data Engineering을 위한 Data Modeling](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de.md): 20개 질문, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - 데이터 수집](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20개 질문, Mid-Level - [dbt - 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20개 질문, Mid-Level - [Apache Airflow - 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-fundamentals.md): 20개 질문, Mid-Level - [Kubernetes - 기초](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20개 질문, Mid-Level - [dbt - 고급 기능](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20개 질문, Senior - [ETL / ELT / ETLT 패턴](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20개 질문, Senior - [Apache Airflow - 고급](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20개 질문, Senior - [Airflow + dbt - 파이프라인 오케스트레이션](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20개 질문, Senior - [PySpark - 대규모 처리](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20개 질문, Senior - [Google Pub/Sub - 데이터 스트리밍](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20개 질문, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20개 질문, Senior - [Kubernetes - 프로덕션 및 스케일링](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-advanced.md): 20개 질문, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20개 질문, Senior - [NoSQL 데이터베이스](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20개 질문, Senior - [모니터링 및 관찰 가능성](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/monitoring-observability.md): 20개 질문, Senior - [IAM 및 데이터 보안](https://sharpskill.dev/ko/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20개 질문, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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