今天给各位分享数据仓库数据池数据湖的知识，其中也会对数据仓库详解进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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数据湖和数据仓库的区别
数据结构的区别 数据仓库只能存储经过处理和提炼的数据，而数据湖存储尚未出于某种目的处理的原始数据。因此，数据湖需要比数据仓库大得多的存储容量，且数据灵活、分析迅速，非常适合机器学习。
数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。区别：数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。
数据湖是一种更为灵活的数据存储解决方案，它可以存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。与数据仓库不同，数据湖通常不需要在数据加载之前进行严格的清洗和转换。数据湖的主要优势在于其灵活性和可扩展性。用户可以在数据湖上运行各种分析和处理任务，包括大数据分析、机器学习等。
总结：数据仓库和数据湖在数据管理中扮演不同角 ，前者侧重结构化分析，后者则包容多样性。数据处理与整合 从众多数据库中提取数据，清洗和规划是关键步骤，确保数据一致性。数据仓库是企业数据的集中反映，只读且按需保留历史记录，随时间变化体现在新内容添加和过期数据剔除。
数据湖通常包含更多的相关的信息，这些信息有很高概率会被访问，并且能够为企业挖掘新的运营需求。数据库的特点：只能处理结构化数据进行处理，而且这些数据必须与数据仓库事先定义的模型吻合。处理结构化数据，将它们或者转化为多维数据，或者转换为报表，以满足后续的高级报表及数据分析需求。
数据库和数据湖是同一个东西吗,如果不是它们的区别是什么?
先说结论，不是。数据湖有以下特点。能处理所有类型的数据，如结构化数据，非结构化数据，半结构化数据等，数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。拥有足够强的计算能力用于处理和分析所有类型的数据，分析后的数据会被存储起来供用户使用。
数据湖与数据仓库：两者都使用两种不同的策略来存储数据。两者之间的主要区别之一是，在数据湖中没有特定的预定架构，它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。
数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。区别：数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。
什么是数据湖数据湖是一个集中式存储库，是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库，它允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。
如何区别数据库、数据中台、数据湖?
1、数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。
2、数据湖具有存储所有数据的能力，可以存储当前数据和将来需要使用的数据。在数据仓库中，需要花费大量时间专门用于分析多个源。数据湖可以收集所有类型的数据，包括结构化和非结构化。但是，在数据仓库中，它会收集结构化数据并将其按照专门为数据仓库设计的架构进行排列。
3、数据湖有以下特点。能处理所有类型的数据，如结构化数据，非结构化数据，半结构化数据等，数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。拥有足够强的计算能力用于处理和分析所有类型的数据，分析后的数据会被存储起来供用户使用。
4、数据来源不同 传统数据仓库以业务数据库的结构化数据为主，也就是具备行和列结构数据，比如表格；而数据中台既不是工具又不是存储，它可以包含数据仓库。
5、数据湖主要用来存储数据。数据中台的主要目的：解决企业在发展过程中，由于数据激增与业务的扩大而出现的统计口径不一致、重复开发、指标开发需求响应慢、数据质量低、数据成本高等问题。
什么是数据湖
1、数据湖(DataLake)是一个集中式存储库，一个以原生格式存储各种大规模原始数据集的数据库，它允许以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的。从表面上看，数据被加载到基于HDFS的廉价存储硬件上，这些硬件可以扩展。
2、数据湖相当于一个汇集着来自各个异构数据源的 原生态数据，不经过加工清洗数据 ，数据的格式也五花八门， 结构化和半结构化和非结构化的数据 都能够被数据湖管理起来。那么就引申出 数据湖的特点 ：数据湖和数据仓库可以用来互补，数据湖可以在非结构化数据处理方面扩展业务能力。
3、数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据。数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。它的作用是存储大量的结构化数据，并能进行频繁和可重复的分析。数据科学家 可能会用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。
4、数据湖和分布式存储系统。数据湖：是以存储原始数据为主要目标的大型存储库，可以快速存储不同来源和格式的数据，并支持多种处理方式。分布式存储系统：通过将数据分散存储于多个节点上，提高了存储和处理能力，同时也增强了系统的容错性。
5、数据湖一般是公有云服务商提出得一个概念，即企业得结构化，非结构化数据都可以全部采集和存储到我这里来。数据湖就是一个大得存储站，这个存储是分布式可无限扩展得，存储过来得数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。
「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖
数据湖相当于一个汇集着来自各个异构数据源的 原生态数据，不经过加工清洗数据 ，数据的格式也五花八门， 结构化和半结构化和非结构化的数据 都能够被数据湖管理起来。那么就引申出 数据湖的特点 ：数据湖和数据仓库可以用来互补，数据湖可以在非结构化数据处理方面扩展业务能力。
在Azure Data Lake Storage (ADLS) gen2的舞台上，构建一个功能强大的数据湖是一项精细的艺术，它需要深思熟虑的结构设计和周全的治理策略。数据湖的构建并非一蹴而就，而是根据组织的规模、复杂性和特定需求进行定制化。
数据湖与数据仓库：两者都使用两种不同的策略来存储数据。两者之间的主要区别之一是，在数据湖中没有特定的预定架构，它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。
在处理维度属性时，遵循丰富、清晰、通用原则，考虑历史变化和编码简化。而在规范化与反规范化之间，平衡数据一致性与查询性能是关键。数据仓库设计流程/ 数据调研/：深入理解业务，明确业务模块，收集各部门需求，如电商各业务板块的数据需求。
数据仓库数据池数据湖的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据仓库详解、数据仓库数据池数据湖的信息别忘了在本站进行查找喔。
