像AWS、Azure和谷歌云这样的云服务提供商如何支持数据湖和数据仓库？

云提供商利用可扩展的托管基础设施，为数据湖和数据仓库提供集成服务。数据湖使用对象存储（AWS S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）存储大量原始、多样化的数据，格式包括Parquet或JSON等。数据仓库存储经过处理的结构化数据，针对分析进行了优化，使用Amazon Redshift、Azure Synapse Analytics专用SQL池和Google BigQuery等服务。这种分离实现了灵活的存储、数据湖的读时模式以及通过数据仓库实现的高性能分析，支持各种分析工作负载，且无需基础设施开销。 核心组件包括作为数据湖基础层的强大对象存储，以及功能强大的分析引擎作为补充。其特点包括存储与计算分离（允许独立扩展）、托管元数据目录（AWS Glue、Azure Purview）和无服务器查询选项（AWS Athena、Azure Synapse无服务器SQL、BigQuery）。提供商通过身份管理、加密和细粒度访问控制实施安全和治理。这些统一平台降低了复杂性，加快了洞察速度，促进了机器学习集成，并能高效处理分析和AI领域的高要求工作负载。 实施过程包括使用提供商的对象存储（S3/ADLS/GCS）定义数据湖层的存储。通过各种服务（批处理/流处理）摄取数据。对元数据进行编目。对于数据仓库，用户配置服务（Redshift/Synapse/BigQuery）并定义模式。使用ETL工具将数据转换并加载到仓库中，或直接在数据湖中查询数据。典型用例包括集中式分析平台、批处理和流数据的结合、对原始数据的即席探索以及为BI仪表板提供支持。这带来了敏捷性、可扩展性、统一治理和减少的运营负担。