# Data Lake - สถาปัตยกรรมและการนำเข้าข้อมูล (Data Engineering)

> สถาปัตยกรรม Data Lake, โซน (raw/refined/curated), รูปแบบ (Parquet, Avro, JSON), การนำเข้าข้อมูล, การแบ่งพาร์ติชัน

- 20 คำถามสัมภาษณ์
- Mid-Level
- [คำถามสัมภาษณ์: Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions.md)

## 1. Data Lake คืออะไร?

**คำตอบ**

Data Lake คือระบบจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่สามารถเก็บข้อมูลดิบในรูปแบบดั้งเดิม ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง ต่างจาก Data Warehouse ที่บังคับใช้ schema ตอนเขียน (schema-on-write) Data Lake จะใช้ schema ตอนอ่าน (schema-on-read) ให้ความยืดหยุ่นสูงสุดสำหรับการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล

## 2. ความแตกต่างหลักระหว่าง schema-on-write และ schema-on-read คืออะไร?

**คำตอบ**

Schema-on-write บังคับใช้การตรวจสอบและการแปลงข้อมูลก่อนการจัดเก็บ ทำให้มีโครงสร้างที่สม่ำเสมอแต่จำกัดความยืดหยุ่น Schema-on-read จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบและใช้ schema เฉพาะตอนอ่าน ให้ความยืดหยุ่นในการนำเข้าข้อมูลสูงสุดแต่ต้องประมวลผลเมื่อเข้าถึงข้อมูล

## 3. สามโซนคลาสสิกของ Data Lake คืออะไร?

**คำตอบ**

สถาปัตยกรรม Data Lake มาตรฐานประกอบด้วยสามโซน: Raw (Bronze) สำหรับข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้แปลง Refined (Silver) สำหรับข้อมูลที่ทำความสะอาดและทำให้เป็นมาตรฐาน และ Curated (Gold) สำหรับข้อมูลรวมที่พร้อมใช้งาน การจัดระเบียบแบบหลายชั้นนี้ช่วยให้การกำกับดูแล การติดตาม และคุณภาพข้อมูลเป็นไปอย่างง่ายดาย

## มีอีก 17 คำถาม

- บทบาทของโซน Raw (Bronze) ใน Data Lake คืออะไร?
- รูปแบบไฟล์ใดเหมาะสมที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลวิเคราะห์ขนาดใหญ่ใน Data Lake?

สมัครฟรี: https://sharpskill.dev/th/login

## หัวข้อสัมภาษณ์ Data Engineering อื่นๆ

- [Linux & Shell - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Git & GitHub - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20 คำถาม, Junior
- [Python ขั้นสูงสำหรับ Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25 คำถาม, Junior
- [Docker - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25 คำถาม, Junior
- [Google Cloud Platform - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20 คำถาม, Junior
- [CI/CD และคุณภาพโค้ด](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Docker Compose](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [FastAPI - Data API](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL ขั้นสูงสำหรับ Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [BigQuery สำหรับ Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/bigquery-de.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [PostgreSQL - การดูแลระบบ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Data Modeling สำหรับ Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Fivetran & Airbyte - การนำเข้าข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [dbt - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Apache Airflow - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Kubernetes - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20 คำถาม, Senior
- [รูปแบบ ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20 คำถาม, Senior
- [Apache Airflow - ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20 คำถาม, Senior
- [Airflow + dbt - การจัดการ Pipeline](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20 คำถาม, Senior
- [PySpark - การประมวลผลขนาดใหญ่](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20 คำถาม, Senior
- [Google Pub/Sub - การสตรีมข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20 คำถาม, Senior
- [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20 คำถาม, Senior
- [Kubernetes - Production และ Scaling](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-advanced.md): 20 คำถาม, Senior
- [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20 คำถาม, Senior
- [ฐานข้อมูล NoSQL](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20 คำถาม, Senior
- [Data Architecture สมัยใหม่](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/data-architecture.md): 20 คำถาม, Senior
- [การมอนิเตอร์และการสังเกตการณ์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/monitoring-observability.md): 20 คำถาม, Senior
- [IAM และความปลอดภัยของข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20 คำถาม, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/data-lake