דילוג לתוכן הראשי
Google Cloud Documentation
תחומים טכנולוגיים
  • ‫AI ו-ML
  • פיתוח אפליקציות
  • אירוח אפליקציות
  • Compute
  • ניתוח נתונים וצינורות עיבוד נתונים
  • מסדי נתונים
  • סביבות מבוזרות, היברידיות ומרובות עננים (multi-cloud)
  • פתרונות לתעשייה
  • העברה
  • קשרים מקצועיים
  • ניראות ומעקב
  • אבטחה
  • Storage
כלים למכפלה וקטורית (cross product)
  • ניהול גישה ומשאבים
  • ניהול עלויות ושימוש
  • תשתית כקוד
  • ‫SDK, שפות, frameworks וכלים
/
מסוף
  • English
  • Deutsch
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Português – Brasil
  • עברית
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
היכנס
  • Lakehouse
התחלת תקופת ניסיון בחינם
סקירה כללית מדריכים חומרי עזר משאבים
Google Cloud Documentation
  • תחומים טכנולוגיים
    • עוד
    • סקירה כללית
    • מדריכים
    • חומרי עזר
    • משאבים
  • כלים למכפלה וקטורית (cross product)
    • עוד
  • מסוף
  • Discover
  • מה זה Lakehouse?
  • איך Lakehouse עובד
  • מושגים מרכזיים
  • מתחילים
  • בניית Lakehouse ללא גבולות
  • שליחת שאילתות לטבלאות Iceberg באמצעות Spark ו-BigQuery
  • הגדרת קטלוג זמן הריצה של Lakehouse
  • מידע על קטלוג זמן הריצה של Lakehouse
  • הגדרת נקודות קצה של קטלוג
    • נקודת הקצה של קטלוג REST של Apache Iceberg
      • מידע על נקודת הקצה של קטלוג REST של Iceberg
      • הגדרת נקודת הקצה של קטלוג REST של Iceberg
      • שימוש במנועים ובכלים של קוד פתוח
        • Apache Spark
        • ‫Apache Flink
        • Trino
        • Terraform
    • קטלוג מותאם אישית של Apache Iceberg לנקודת קצה של BigQuery
      • הגדרה ל-Apache Spark
        • שימוש ב-Apache Iceberg מגרסה 1.10 ואילך
        • שימוש ב-Apache Iceberg מגרסה 1.9 ומטה
      • יצירה וניהול של משאבים
      • שימוש עם טבלאות BigQuery
      • שימוש עם נהלים מאוחסנים
      • התאמה אישית של תכונות
    • נקודת הקצה של קטלוג Apache Hive
      • סקירה כללית
      • הגדרה של Apache Spark ו-Hive
      • סוגים ופורמטים נתמכים של אחסון
      • מגבלות ושיקולים
  • ניהול נקודות קצה של קטלוג
    • סקירה כללית
    • יצירת קטלוג
    • עדכון הקטלוג
    • יצירת מרחב שמות
    • הפעלת הקצאה של פרטי כניסה
    • קבלת פרטי קטלוג
    • מחיקת קטלוג
    • מחיקת מרחב שמות
    • צפייה ביומני ביקורת
  • ניהול טבלאות
  • השוואה בין סוגים של טבלאות
  • ניהול טבלאות Apache Iceberg
    • סקירה כללית
    • יצירת טבלה
    • רישום טבלה
    • הצגת רשימת הטבלאות
    • קבלת פרטי הטבלה
    • הוספת נתונים
    • שינוי נתונים באמצעות DML
    • שינוי טבלה
    • הגדרת אפשרויות הטבלה
    • שדרוג טבלאות Iceberg מגרסה 1 לגרסה 2
    • שימוש בווקטורים של מחיקה בינארית בטבלאות Iceberg V3
    • מחיקת טבלה
  • ייבוא טבלאות
    • ייבוא טבלאות Iceberg באמצעות Dataflow
    • ייבוא קובצי Parquet באמצעות Dataflow
  • שאילתות על טבלאות
    • הרצת שאילתות על טבלאות באמצעות SQL
    • שליחת שאילתות לטבלאות באמצעות ניתוח נתונים בשיחה
    • יצירת תובנות לגבי נתוני טבלאות Iceberg
  • חיבור ל-Lakehouse ללא גבולות
  • מידע על בית ליד האגם ללא שוליים
  • הגדרה של Lakehouse ללא גבולות
    • AWS Glue
    • Databricks Unity
    • Snowflake Horizon
    • SAP Business Data Cloud
      • מידע על שילוב SAP BDC
      • הגדרה של Lakehouse ללא גבולות עבור SAP BDC
      • שליחת שאילתות לנתוני SAP BDC
      • פרסום של מוצרי נתונים ב-SAP BDC
      • הגדרת VPC SC ל-SAP BDC
  • שימוש ב-Lakehouse ללא גבולות
  • אזורים ויכולות נתמכים
  • גיבוי ושחזור
  • רפליקציה בין אזורים ותוכנית התאוששות מאסון (DR)
    • סקירה כללית
    • שימוש ברפליקציה בין אזורים ובתוכנית התאוששות מאסון (DR)
  • טעינה והזנה
  • העברת מטא-נתונים חיצוניים לטבלאות Apache Iceberg
  • העברת מטא-נתונים מ-Dataproc Metastore
  • הזרמת נתונים באמצעות Storage Write API
  • גישה מאובטחת ומבוקרת
  • Authentication
  • בקרת גישה באמצעות IAM
    • סקירה כללית
    • תפקידים והרשאות
    • ניהול רשימות ACL של קטלוגים, מרחבי שמות וטבלאות
  • הקצאת פרטי כניסה
  • פתרון בעיות
  • בעיות נפוצות
  • ניהול טבלאות וכללי אבטחה
  • Borderless Lakehouse
    • פתרון בעיות נפוצות
    • SAP Business Data Cloud
  • ‫AI ו-ML
  • פיתוח אפליקציות
  • אירוח אפליקציות
  • Compute
  • ניתוח נתונים וצינורות עיבוד נתונים
  • מסדי נתונים
  • סביבות מבוזרות, היברידיות ומרובות עננים (multi-cloud)
  • פתרונות לתעשייה
  • העברה
  • קשרים מקצועיים
  • ניראות ומעקב
  • אבטחה
  • Storage
  • ניהול גישה ומשאבים
  • ניהול עלויות ושימוש
  • תשתית כקוד
  • ‫SDK, שפות, frameworks וכלים
As of April 20th, 2026, BigLake is now called Lakehouse for Apache Iceberg. BigLake metastore is now called the Lakehouse runtime catalog. Lakehouse APIs, client libraries, CLI commands, and IAM names remain unchanged and still reference BigLake.
‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.
  • Home
  • Documentation
  • Data analytics
  • Lakehouse
  • מדריכים