数据仓库与数据湖的区别
1)从使用对象来看,数据仓库主要是给 BI分析的数据分析师使用的,而数据湖是给AI处理的数据科学家使用,数据仓库也可以给AI使用,但是侧重点是 BI.
2)从数据处理的过程来看,数据仓库是ETL,抽取-清洗加载而数据湖是ELT,抽取-加载-清洗,即数据湖首先是直接讲数据存储,后续使用再进行清洗,而数据仓库在创建之初已经明确应用场景,所以先清洗再加载
3)从使用用途来看,数据仓库有明确的使用场景,即明确的数据分析的主题场景,而数据湖是不确定数据有什么使用场景,先存储起来,后面再进行探索使用
4)从存储的数据类型来看,数据仓库存储的主要是结构化数据而数据湖存储的是结构化,半结构化和非结构化的数据,主要存储的是半结构化和非结构化的数据。
5)数据仓库的数据质量是通过数据治理实现数据价值,而数据湖的数据质量主要目的是具备高质量标准,确保数据可信、可靠、具有正确的含义和目的,主要是为了数据存储文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-726364.html
数据批量入湖的方式有:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-726364.html
- 通过ETL(提取、转换和加载)工具进行数据导入;
- 通过API和SDK进行数据导入;
- 通过文件系统进行数据导入;
- 通过数据库进行数据导入;
- 通过数据湖管理平台进行数据导入。
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