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...
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,...
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...
数据仓库是⼀个优化的数据库,⽤于分析来自事务系统和业务线应⽤程序的关系数据。事先定义数据结构和Schema以优化快速SQL查询,其中结果通常⽤于操作报告和分析。数据经过了清理、丰富和转换,因此可以充当用户可信任的“单⼀信息源”。 数据湖有所不同,因为它存储来自业务线应⽤程序的关系数据,以及来自移动应...
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...
一、数据湖与数据仓库的概念 1，什么是数据湖？数据湖定义将其解释为高度可扩展的数据存储区域，以原始格式存储大量原始数据，直到需要使用为止。数据湖可以存储所有类型的数据，对帐户大小或文件没有固定限制，也没有定义特定用途。数据来自不同的来源，可以是结构化的、半结构化的，甚至是非结构化的，数据可按需查询...
数据仓库VS数据湖 在选择数据湖和数据仓库之前，我们需要了解两者的特点和区别。数据仓库是一个用于存储结构化数据的系统，通常使用 ETL（抽取、转换和加载）过程将数据从不同的数据源中提取出来、转换为统一的格式，最后加载到数据仓库中。数据仓库需要事先定义好数据模型和架构，并且需要对数据进行清洗和加工，以便支持...
许多初入数据分析和数据可视化行业的人,对一些概念的认知往往很模糊,贝格前端工场截借此机会给大家讲解一下数据湖、数据仓库和数据中台的概念,力求浅显易懂。 一、什么是数据湖 数据湖是一种用于存储大量原始数据的存储系统,它可以容纳各种类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖的设计目的是...
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...