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数据湖是一个集中式存储库，用于以原生格式存储各种大型原始数据集，包括结构化和非结构化数据。以下是关于数据湖的详细解释：存储特性：数据湖允许以任意规模存储数据，且这些数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上。数据汇聚：数据湖的一个重要价值在于它能够将不同种类的数据汇聚到一起，这...
以下是数据湖、沼泽、集市、仓库、立方体、流与虚拟化的定义：数据湖： 定义：一种灵活的数据存储环境，支持多种数据格式与结构，旨在整合企业内所有数据，促进数据分析与挖掘。 特点：强调数据的灵活性与广泛性，追求数据处理流程的流畅性与效率。数据沼泽： 定义：描述未经处理、无上下文与控制的数据集合...
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，主要用于数据分析、数据挖掘和商业智能等场景。它整合了不同来源的数据，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，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...
数据湖可以被视为下一代数据仓库。以下是数据湖作为下一代数据仓库的主要特点和优势：灵活的数据存储：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...
数据湖Iceberg是当前流行的数据湖产品之一，它以开放性、支持多种数据类型及语言、数据版本控制和高效操作为核心诉求。以下是关于数据湖Iceberg的详细介绍：存储容量极大：数据湖Iceberg能够存储企业中的全量数据，不受数据量的限制。原始形式存储数据：数据以原始格式存储，不进行预处理或转换，保证了数据的完整...
数据库、数据仓库和数据湖的区别如下：数据库： 定义：用于存储数据的集合，是计算机领域的重要组成部分。 种类：包括Sqlite、Mysql、SqlServer、mongodb、redis、InfluxDB、OpenTSDB、Promethues以及Elasticsearch等。 特点：主要面向事务处理，支持在线交易，处理的结构化数据量不大，通过分库分表、索引优化等...
阿里云开源大数据专家陈鑫伟在7月17日的交流会上分享了关于数据湖架构及概念的深入解析。本文将概述数据湖的演进历程和云原生架构，以及阿里云在这一领域的具体实践。1. 数据湖演进历程：数据湖起源于2010年，初衷是解决数据仓库和集市的孤岛问题以及数据原始信息的丢失。早期，Hadoop是数据湖的代表。随着云...
数据湖的作用主要包括以下几点：数据集成：数据湖能够集成来自不同来源的各类数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，使得企业可以轻松地访问和分析这些数据。数据存储：数据湖具备大规模数据存储能力，并能提供高效的访问和检索机制，从而提升了数据的利用率和生产力。数据分析：数据湖提供了强大的数据...
数据仓库、数据湖、流批一体，都是为了解决业务数据处理中遇到的挑战，本文将从业务需求出发，深入解析这些方案的核心价值与实现难点，旨在为开发者提供清晰的路径，确保系统稳定落地。一、业务背景 1.1 典型实时业务场景 典型的实时业务场景包括：用户行为数据或数据库同步的Binlog写入kafka，通过Flink订阅...
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