数据仓库与数据湖的区别以及数据入湖方式

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据仓库与数据湖的区别以及数据入湖方式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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

数据批量入湖的方式有:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-726364.html

  1. 通过ETL(提取、转换和加载)工具进行数据导入;
  2. 通过API和SDK进行数据导入;
  3. 通过文件系统进行数据导入;
  4. 通过数据库进行数据导入;
  5. 通过数据湖管理平台进行数据导入。

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