数据湖（数据湖中的数据结构统一规范吗）_数据_结构化_数据仓库

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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。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。

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。

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。

数据库与数据仓库的本质差别如下：逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。

数据湖（数据湖中的数据结构统一规范吗）

1、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。

2、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。

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。

4、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。

年，它连续获得两轮10亿美元级别的大额融资，估值跃升到380亿美元，它在数据和人工智能领域具有全球雄心。 Databricks是一个非典型的创业故事，它由七位联合创始人创办，其中大部分是学者。

在第一阶段，大数据技术发展的早期，为了打破数据孤岛，将各类数据向大数据平台汇集，形成数据湖的概念，作为多源、异构的数据的数据归集，在此基础上进行数据标准化，建立企业数据的汇聚中心。

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。

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。数据湖包含所有类型的数据，并促使用户在处理和清除数据之前访问数据。

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。

数据管理：建立一个强大的数据湖将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。

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