数据湖(数据湖和数据中台的区别)

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，从而提高数据的。

数据湖有以下特点一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二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三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。

数据湖则存储各种数据类型，包括非结构化的，而数据中台在数据湖的基础上，还进行治理和管理，提供实时智能服务BI虽提供数据分析和决策支持，但数据中台更进一步，结合实时分析和业务场景，提供全方位的数据驱动决策支持总结来说，数据中台是大数据数据湖等概念的综合应用，它集成了数据处理治理分析。

数据湖详解数据湖起源于2010年，由Pentaho的CTO James Dixon提出，它比喻为一个天然的湖泊，接纳来自各种源头的原始数据，提供无预处理的存储和探索环境数据湖的特点包括沉淀性存储所有结构化和非结构化数据边界性在企业范围内，强调数据管理和权限控制以及精细治理，需要管理数据源格式等。

数据集市是为特定部门或用户提供定制化的数据分析，既有独立型灵活但可能造成数据孤岛和从属型稳定但开发周期长之分数据湖则是一个存储原始数据的仓库，支持不同类型的分析，具有高度的灵活性和可扩展性，如Amazon S3和Azure Data Lake数据中台作为最新阶段，更注重快速响应业务需求，将数据转化。

数据湖的本质 ，是由 数据存储架构+数据处理工具 组成的解决方案数据架构存储 要求要有足够强大的扩展性和可靠性，才能存得下和存得久要入湖的数据，比如AmazonWebServices亚马逊云科技的S3云对象存储 数据处理工具 主要解决2类问题，一类是把数据移动到湖里，一类是管理湖里的数据总结数据。

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仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种。

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，尽量保持原样在存过来后，数据湖再提供一些标准得开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类。

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。

1 数据治理与数据管理治理是管理的管理管理需遵循一定的标准规范体系流程和组织角色分工，这些由数据治理定义管理的执行依据是治理规范体系2 数据中台与数据湖数据湖通常是云服务商提出的概念，指企业结构化和非结构化数据均可存储于服务商处数据湖即大规模存储设施，数据存储后不立即清洗。

数据中台是企业数据资产的关键转化器，它通过整合处理建模和算法学习，形成共享服务，驱动业务发展与大数据数据仓库数据湖和BI各有其区别数据中台并非单纯的大数据平台，它运用大数据技术，但包含更多元的智能算法和业务联动特性它旨在全局规划数据治理，为用户提供即时且可靠的数据，而非简单数据。

数据湖作为大数据基础设施的新兴趋势，市场研究显示其价值增长迅速2020年全球数据湖市场规模达到了374亿美元，预计到2026年将激增至176亿美元，复合年增长率高达299%本文将深入解析数据湖的概念热度提升的原因，以及企业如何构建它数据湖详解数据湖起源于2010年，由Pentaho的CTO James Dixon提出。

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对于许多公司来说，通过。

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。

数据湖是企业中全量数据的单一存储系统，其主要特性包括存储容量极大以原始形式存储数据可存储任意类型的数据以及具备多样化的分析能力数据湖通常以对象块或文件的形式进行存储相比之下，数据仓库存在开放性对机器学习的支持ACID事务支持及高效UpsertDelete等方面的问题数据湖及衍生的LakeHouse架构。

Apache Hudi是由Uber的 程师为满 其内部数据分析的需求 设计的数据湖项 ，它提供的fast upsertdelete以及compaction等功能可以说是精准命中 民群众的痛点，加上项 各成员积极地社区建设，包括技术细节分享国内社区推 等等，也在逐步地吸引潜在 户的 光 Iceberg Netflix的数据湖原先是借助Hive来构建，但发现Hive。