数据湖如何帮助在仓库架构中处理多样化的数据类型？

数据湖以原生格式（结构化、半结构化、非结构化）存储大量原始数据。此功能解决了传统数据仓库的一个关键限制，即需要在加载前定义严格的架构（“写入时架构”）。通过按原样接受各种数据类型（如日志、JSON、图像、视频和传感器数据），数据湖成为大数据、物联网流以及数据多样性固有的复杂分析场景的宝贵存储库。 核心原则是“读取时架构”，即仅在访问数据进行分析时才应用数据结构，这为处理不断变化或未知的数据类型提供了极大的灵活性。数据湖与仓库架构集成，充当着陆区。来自湖的原始数据可以经过处理、转换和整理，成为适合加载到仓库的结构化格式。这种分离保留了原始数据的潜在价值，同时实现了高效的结构化分析，显著扩展了架构的范围，超越了传统的结构化数据。 要在仓库架构中利用数据湖：1）将各种数据类型直接摄入湖存储（例如对象存储）。2）应用可选的预处理（清洗、基本结构化）。3）当需要进行仓库分析时，执行ETL/ELT流程将湖数据转换为结构化格式，加载到仓库中。主要价值包括减少摄入延迟、经济高效地保存原始数据、支持对新数据类型的探索性分析，以及将仓库的覆盖范围扩展到非结构化数据源。