数据湖，数据湖面临的挑战

数据湖与数据仓库的区别一概念定义 数据仓库是一个存储和处理数据的集中式存储库数据湖，主要用于数据分析数据挖掘和商业智能等场景它整合数据湖了不同来源的数据数据湖，形成一个统一的数据存储和处理平台数据仓库具有长期存储和便于分析查询的特性数据湖，采用离线批量处理的方式进行数据存储和处理数据仓库可以面向决策。

数据湖能够以原始格式存储多种类型的数据，包括结构化半结构化非结构化数据及二进制数据这种灵活性使得数据湖能够容纳来自不同源头的各种数据，满足多样化的数据处理和分析需求高性价比的大数据存储数据湖提供数据湖了高性价比的大数据存储解决方案，使得企业能够以较低的成本存储和管理大量数据这对于。

数据湖的作用 数据湖是一种集成存储和管理数据的基础设施，旨在帮助企业更好地利用数据来驱动决策数据湖具有以下作用数据集成数据湖可以集成各种类型的数据源，包括结构化半结构化和非结构化数据，从而可以轻松地访问和分析数据数据存储数据湖可以存储大量的数据，并且可以轻松地访问和检索数据。

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什么是数据湖 数据湖的一部分价值是把不同种类的数据。

1 数据湖的实践 整合与管理异构数据源通过Data Fabric设计理念，数据湖能够整合来自多个不同源头的数据，实现跨异构数据源的增强集成和共享这有助于企业构建全面的数据视图，为后续的数据分析和应用打下基础低成本高效的数据存储数据湖采用存算分离的架构，能够高效存储PB级的海量数据，同时。

在大数据领域，数据湖作为一种新兴技术，虽然被广泛关注，但其真正形态仍在不断探索中开源产品如iceberghudi和Delta Lake是其代表，但对数据湖的理解存在争议AWS对数据湖的定义是一个集中存储的平台，允许无结构化数据的原样存储和各种分析，从基础可视化到机器学习，以支持决策与之相对的是数据。

数据湖是一种集中式存储和处理大量数据的平台，旨在解决传统数据仓库的局限以下是关于数据湖的详细介绍一起源与目的 数据湖概念起源于2011年，主要是为了克服传统数据仓库在开发周期长成本高以及细节数据易丢失等方面的不足二主要特征 由多个数据池构成数据湖包含多个数据池，用于存储不同类型。

数据湖和数据仓库的差别如下1在储存方面上，数据湖中数据为非结构化的，所有数据都保持原始形式存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换而数据仓库就是数据通常从事务系统中提取2在数据抓取中数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织3在。

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