数据湖的原始非结构化性质

Arzina988#

现。辅助功能数据湖没有特定的结构因此非常容易访问和操作这使得数据湖中的数据比数据仓库中的数据更容易访问。相比之下数据仓库中的数据具有更多的结构因为它用于固定和预定的目的。控制灵活性和速度这些差异直接源于前四点因为它们都具有复合效应。使其具有更好的速度灵活性和可访问性。然而数据仓库的结构化性质使其能够更好地严格控制数据和表示。此外对于数据仓库任何数据更改都需要由开发。

团队直接实施。数据湖示例由于其可扩展性和模块化服务云平台成为数据湖的最佳宿主。此外等云存储服务具有抽象持久灵活且与数据无关的架构使其成为数据湖的绝佳选择。下图是数据湖如何工作的一个很好的例子。数据湖示例 手机号码数据 图片来源数据仓库示例数据仓库包括产品信息销售数据客户和供应商详细信息以及来自多个来源的更多信息。通过将来自多个不同来源的大量数据与不同类型的内容统一起来数据仓库可以支持更好的数据分析过程和。



结果。下图有助于说明数据仓库的运行方式。数据仓库示例图片来源数据湖与数据仓库最终想法至此您应该了解两种类型的数据存储方法之间的差异它们的用途以及通常使用它们的用户。然而为了清楚起见让我们强调一些主要差异。数据湖使用原始数据并提供未经过滤的非结构化数据以用于大数据分析和研究目的。数据仓库为企业提供结构化数据以便更好地根据其需求做出决策。数据湖的使用更加灵活并提供一系列数据可以以任何需要的方。