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...
数据湖的核心概念是允许收集和存储大量数据而无需立即处理或分析所有数据。数据湖的最终用户是数据科学家和工程师。2，什么是数据仓库？数据仓库是从广泛的运营和外部数据源中积累的组织数据的大型存储库。数据经过结构化、过滤并已针对特定目的进行处理。数据仓库会定期从各种内部应用程序和外部合作伙伴系统中提取处理过...
通常,数据仓库最适合使用由特定架构定义的结构化数据,这些架构将数据组织到整齐、标记良好的表中。同样的结构有助于维护数据质量并简化用户与数据交互和理解数据的方式。 数据仓库通过组合来自多个源(包括应用程序、业务和事务数据)的关系数据集来存储历史数据。数据仓库从多个来源提取数据,并转换和清理数据,然后将其加载...
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...
随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
大数据平台、数据湖、数据仓库和数据中台都不是某一个数据库或者一种数据库，在每个发展阶段的数据产品并不是后一阶段简单的代替了前一阶段，也不是说必须要有固定的技术栈和实施路线。准确的讲，它们都有自己的功能、特点所在。近年来，不断快速迭代的业务模式，急速膨胀的数据量，还有新的大数据、云原生、人工智能...
数据湖则是一个更广泛的数据整合平台，不仅容纳结构化数据，也擅长处理实时流数据、非结构化数据，为探索性分析、科研调查等多元用途提供底层数据支撑，采用更为灵活多变的数据处理手段。2. 处理机制与速度：数据仓库依赖于ETL作业，通过批量处理模式将数据转化为统一格式，强调数据的预定义结构与规范性。相反，数据湖...
8.数据湖 最开始的时候,每个应用程序会产生、存储大量数据,而这些数据并不能被其他应用程序使用,这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生,应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中,可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人,然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题,包括数据管理、...
数据仓库的数据是非易失的 非易失指的是,一旦进入到数据仓库中,数据就不应该再有改变。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一般情况下并不进行修改操作。 2、数据湖 随着当前大量信息化发展和电子设备产品普及,产生大量的照片、视频、文档等非结构化数据,人们也想通过大数据技术找...