数据湖和数据仓库的区别是什么

区别: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。数据湖非常适合深入分析的非结构化数据;数据仓库非常适用于月度报告等操作用途,因为它具有高度结构化。

本教程操作环境:windows10系统、Lenovo 小新Air14电脑。

什么是数据湖呢?

其实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。数据湖的开发主要是为了处理大数据量,擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符,并对其进行标记,以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。

什么是数据仓库呢?

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。通常情况下,数据仓库用于汇集来自各种结构化源的数据以进行分析,通常用于商业分析目的。一些数据仓库也可以处理非结构化数据,这是十分常用的工具。

数据湖和数据仓库之间的主要差异是什么?

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。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取。在将数据加载到数据仓库之前,会对数据进行清理与转换。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。数据湖的目的就是数据湖非常适合深入分析的非结构化数据。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。而数据仓库就是数据仓库非常适用于月度报告等操作用途,因为它具有高度结构化。在架构中数据湖通常,在存储数据之后定义架构。使用较少的初始工作并提供更大的灵活性。在数据仓库中存储数据之前定义架构。这需要你清理和规范化数据,这意味着架构的灵活性要低不少。

其实数据仓库和数据湖是我们都需要的地方,数据仓库非常适用于业务实践中常见的可重复报告。当我们执行不太直接的分析时,数据湖就很有用。

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