# Data Lake - Архітектура та завантаження даних (Data Engineering) > Архітектура Data Lake, зони (raw/refined/curated), формати (Parquet, Avro, JSON), завантаження даних, партиціювання - 20 питань зі співбесід - Mid-Level - [Питання зі співбесід: Data Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy.md) ## 1. Що таке Data Lake? **Відповідь** Data Lake — це централізована система зберігання, здатна зберігати сирі дані в їхньому рідному форматі, незалежно від того, чи вони структуровані, напівструктуровані або неструктуровані. На відміну від Data Warehouse, який нав'язує схему під час запису (schema-on-write), Data Lake застосовує схему під час читання (schema-on-read), пропонуючи максимальну гнучкість для дослідження та аналізу даних. ## 2. Яка основна різниця між schema-on-write і schema-on-read? **Відповідь** Schema-on-write нав'язує валідацію та трансформацію даних перед зберіганням, забезпечуючи узгоджену структуру, але обмежуючи гнучкість. Schema-on-read зберігає дані у сирому форматі та застосовує схему лише під час читання, пропонуючи максимальну гнучкість завантаження, але потребуючи обробки при доступі до даних. ## 3. Які три класичні зони Data Lake? **Відповідь** Стандартна архітектура Data Lake складається з трьох зон: Raw (Bronze) для неперетворених сирих даних, Refined (Silver) для очищених і нормалізованих даних, та Curated (Gold) для агрегованих даних, готових до споживання. Така багаторівнева організація полегшує управління, простежуваність та якість даних. ## Ще 17 доступних питань - Яка роль зони Raw (Bronze) у Data Lake? - Який формат файлу найкраще підходить для зберігання великих аналітичних даних у Data Lake? Зареєструйся безкоштовно: https://sharpskill.dev/uk/login ## Інші теми співбесід Data Engineering - [Linux & Shell - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/linux-shell-basics.md): 20 запитань, Junior - [Git & GitHub - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/git-github-fundamentals.md): 20 запитань, Junior - [Просунутий Python для Data Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/python-advanced-de.md): 25 запитань, Junior - [Docker - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/docker-fundamentals.md): 25 запитань, Junior - [Google Cloud Platform - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/gcp-fundamentals.md): 20 запитань, Junior - [CI/CD та якість коду](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/ci-cd-code-quality.md): 20 запитань, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/docker-compose.md): 20 запитань, Mid-Level - [FastAPI - API даних](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/fastapi.md): 20 запитань, Mid-Level - [Просунутий SQL для Data Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/sql-advanced-de.md): 20 запитань, Mid-Level - [BigQuery для Data Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/bigquery-de.md): 20 запитань, Mid-Level - [PostgreSQL - Адміністрування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/postgresql-admin.md): 20 запитань, Mid-Level - [Data Modeling для Data Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/data-modeling-de.md): 20 запитань, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - Завантаження даних](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/fivetran-airbyte.md): 20 запитань, Mid-Level - [dbt - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/dbt-fundamentals-de.md): 20 запитань, Mid-Level - [Apache Airflow - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/airflow-fundamentals.md): 20 запитань, Mid-Level - [Kubernetes - Основи](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/kubernetes-fundamentals.md): 20 запитань, Mid-Level - [dbt - Розширені можливості](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/dbt-advanced-de.md): 20 запитань, Senior - [Патерни ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/etl-elt-patterns.md): 20 запитань, Senior - [Apache Airflow - Просунутий](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/airflow-advanced.md): 20 запитань, Senior - [Airflow + dbt - Оркестрація пайплайнів](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/airflow-dbt-integration.md): 20 запитань, Senior - [PySpark - Великомасштабна обробка](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/pyspark.md): 20 запитань, Senior - [Google Pub/Sub - Стрімінг даних](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/pubsub-streaming.md): 20 запитань, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/apache-beam-dataflow.md): 20 запитань, Senior - [Kubernetes - Продакшн та масштабування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/kubernetes-advanced.md): 20 запитань, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/terraform.md): 20 запитань, Senior - [Бази даних NoSQL](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/nosql-databases.md): 20 запитань, Senior - [Сучасна Data Architecture](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/data-architecture.md): 20 запитань, Senior - [Моніторинг та спостережуваність](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/monitoring-observability.md): 20 запитань, Senior - [IAM та безпека даних](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/iam-security-de.md): 20 запитань, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-engineering/pytannia-spivbesidy/data-lake