在大数据架构中，数据湖和数据仓库如何结合？

数据湖以原生格式存储大量原始、非结构化、半结构化和结构化数据，提供灵活性和低成本存储。数据仓库存储经过高度处理的结构化数据，针对查询和商业智能进行了优化。将两者结合可利用数据湖的广泛摄入能力和数据仓库的分析能力，创建一个统一平台，满足各种数据需求和跨不同数据类型的高级分析。 核心原则包括建立互补角色：数据湖作为初始着陆区，支持读时模式灵活性，适用于探索性分析和机器学习。数据仓库作为高性能层，用于经过整理和治理的数据，支持SQL查询和报告。集成通过ELT（提取、加载、转换）管道和链接数据集的元数据目录实现。这种混合方法提高了灵活性，减少了冗余存储，并在成本效益和治理分析之间取得平衡。 实施步骤包括：1）将原始数据摄入数据湖。2）对湖数据进行编目和分析。3）在湖中或移动过程中应用转换和清理。4）将转换后的高价值数据加载到数据仓库。5）维护一致的元数据。关键场景包括支持对原始数据的自助式分析同时确保可信报告、支持机器学习特征工程以及促进法规合规。这种组合为企业提供了更高的数据灵活性、优化的成本、全面的见解以及对整个数据生命周期的增强治理。