---
title: "Lakehouse"
id: "1715"
type: "page"
slug: "lakehouse"
published_at: "2026-09-04T10:19:36+00:00"
modified_at: "2026-09-05T01:25:59+00:00"
url: "https://pastukhov.com/agents/data/docs/lakehouse"
markdown_url: "https://pastukhov.com/agents/data/docs/lakehouse.md"
excerpt: "Lakehouse — это корневая папка данных на вашем сервере, куда скрипты складывают всё, что собрали.…"
---

# Lakehouse

[https://pastukhov.com/agents/data/docs/lakehouse.md](https://pastukhov.com/agents/data/docs/lakehouse.md)

Lakehouse — это корневая папка данных на вашем сервере, куда скрипты складывают всё, что собрали. Данные разложены по полочкам «проект → источник», и браузер Lakehouse показывает их наглядно. Название заимствовано из дата-инженерии: «озеро данных» (lake) + «склад» (house). Данные — это ваши обычные файлы на вашем диске, их можно копировать и переносить.

## Что лежит в папке источника

- `README.md` — описание источника: откуда данные, структура, поля, история изменений;
- `*.parquet` — исходные данные, выгруженные скриптом `extract.py`; Parquet — всегда источник правды, его не пересобирают;
- `*.sqlite` — база для запросов и визуализации: собирается скриптом `load.py` и пересобирается при каждом запуске;
- `*.log` — журналы извлечения, подготовки и загрузки.

## Обзор проектов и источников

Главный экран Lakehouse — таблица всех проектов и источников: размер, свежесть данных, есть ли готовая база (обозначается иконкой). Работают поиск и сортировка. Если хранилище пустое, интерфейс подскажет: запустите скрипт загрузки — данные появятся здесь.

## Браузер папок

Внутри источника — обычный браузер файлов: хлебные крошки наверху, папки перед файлами, сводка размера папки. Если в папке есть README, он рендерится над списком — вы сразу видите описание источника, не открывая файлы.

## Просмотр файлов по типу

- Parquet — схема данных и первые строки (Apache Arrow) — быстрая проверка, что выгрузилось;
- SQLite — браузер таблиц: таблицы, поля, строки;
- Markdown — готовый документ, как на странице;
- текст и журналы — окно просмотра;
- любые другие типы — можно открыть как текст или Markdown.

## Связь с источниками данных

База SQLite, на которую ссылается источник данных, помечена в Lakehouse бейджем — сразу видно, что источник зарегистрирован и к нему можно обращаться с запросами. Подробнее — на странице [Источники данных](/agents/data/docs/sources)
.

## Зачем это вам

Вы всегда видите, что собрано, откуда и насколько свежие данные — не нужно верить на слово журналам запусков. Удалить лишнее или перенести на другой сервер — это обычные операции с файлами. А подготовленные базы из Lakehouse автоматически становятся источниками для Analytics Agent — про это [отдельная страница](/agents/data/docs/for-analytics)
.

Читайте также: [Скрипты](/agents/data/docs/scripts)
, [Источники данных](/agents/data/docs/sources)
.

[← Оглавление документации](/agents/data/docs)