数据湖和数据仓库的区别是不同的数据存储和管理方式，区别如下：1.数据结构 数据仓库通常采用预定义的模式和结构来存储数据，而数据湖则不需要预定义的结构，可以存储各种类型和格式的原始数据。2.数据处理 在数据仓库中，数据通常经过清洗、转换和整合等处理后再进行存储，而在数据湖中，原始数据可以直接存储，在需要...
其实,数据仓库和数据库本身在起初技术选型上面没有什么差异性,数据仓库的概念基本也是随着数据业务衍生出来的,只不过数据仓库更多的是定义了模型和集市的概念,底层的技术实现还是基于数据库的技术,最早在Hadoop还没有那么普及的时候,很多公司也有数据分析、数据模型的业务场景的,只不过那时候数据量比较小,可能仅仅一个Exce...
数据湖和数据仓库的区别是不同的数据存储和管理方式,区别如下: 1.数据结构 数据仓库通常采用预定义的模式和结构来存储数据,而数据湖则不需要预定义的结构,可以存储各种类型和格式的原始数据。 2.数据处理 在数据仓库中,数据通常经过清洗、转换和整合等处理后再进行存储,...
1. 数据架构与模型：数据仓库遵循预定义的模式设计原则，强调数据模型的先行构建，通过严格的数据结构化处理来支撑业务分析，呈现出较高的稳定性和静态性。相比之下，数据湖采纳更为灵动的架构，侧重于原始数据的无损存储与接纳，能够包容多种异构数据源与格式，展现高度的动态适应性和灵活性。2. 数据集成与处理：数据...
数据仓库和数据湖的结合就是湖仓一体,湖仓一体可以理解为把数据湖这个大杂间分了很多的区,每个区是一个应用站点,有的站点做BI,有的站点做大数据处理。 湖仓一体的架构,最终想要实现的,就是通过把数据湖作为中央存储库,围绕数据湖建立各种提供服务的站点,比如数据仓库,供业务分析和接入BI使用;再比如供机器学习用的...
三、数据湖与数据仓库的区别 数据仓库和数据湖的对比 四、数据湖本质 数据存储架构 数据处理工具:三类 小结 五、总结 六、参考资料 一、什么是数据湖? 起源 数据湖的概念最早由Pentaho的创始人兼CTO詹姆斯·迪克森(James Dixon)于2010年10月在纽约Hadoop World大会上提出。然而,在国内,数据湖的概念直到2019年Iceberg...
数据仓库和数据湖的结合就是湖仓一体,湖仓一体可以理解为把数据湖这个大杂间分了很多的区,每个区是一个应用站点,有的站点做BI,有的站点做大数据处理。 湖仓一体的架构,最终想要实现的,就是通过把数据湖作为中央存储库,围绕数据湖建立各种提供服务的站点,比如数据仓库,供业务分析和接入BI使用;再比如供机器学习用的...
数据湖（Data Lake）是一个用于存储、管理和分析大量原始数据的分布式平台。数据湖支持多种数据格式和存储类型，如文件、对象、数据库等。数据湖通常采用开源大数据技术，如 Hadoop、Spark 等，以支持海量数据的存储和分析。特点 数据湖支持多种数据格式和存储类型，可以应对不同类型的数据源；数据湖采用分布式架构，支...
数据中台是一个用于管理和整合企业数据的平台,它可以连接数据湖和数据仓库,同时支持多种数据处理和分析工具。数据中台的目标是提供一个统一的数据管理和分析平台,以支持企业的数据驱动决策和业务需求。 数据中台的设计理念是将企业的数据资源整合到一个统一的平台上,通过标准化的数据接口和数据模型,为企业内部的各种数据...
而数据湖则是一种按照数据类型进行组织的数据存储方式,它通常包含各种类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖中的数据通常不需要进行清洗、转换和加载,因为它保留了数据的原始形态。 二、数据类型不同 数据仓库通常用于存储结构化数据,如表格、表单和数据库等。这些数据通常是标准化的,并且具...