你如何处理数据湖和数据仓库之间的数据同步？
数据湖以原始格式存储原始、多样的数据，充当数据着陆区。数据仓库存储经过结构化处理、针对分析优化的数据。同步两者可确保数据湖中的精炼数据流入数据仓库，在保留数据湖探索灵活性的同时，支持可信的商业智能。这对于需要敏捷性和受治理报告的现代分析平台至关重要。
关键同步方法包括用于实时增量的变更数据捕获（CDC）和用于大型初始加载的批处理。基本原理涉及元数据管理以跟踪数据血缘/架构、转换逻辑（清洗、结构化）以及可靠的编排工具（如Apache Airflow或云服务）。有效的同步可最大限度减少延迟、维护数据完整性，并确保系统间的架构兼容性。
典型实施包括：1）**摄取**：将原始数据提取到数据湖中。2）**转换与处理**：应用业务逻辑、结构化数据并筛选变更（CDC或批处理）。使用Spark或云ETL等工具。3）**加载**：将处理后的数据高效传输到数据仓库（例如，通过云存储暂存）。4）**验证与监控**：确保准确性并在出现故障时触发警报。这种集成支持一致的企业报告和机器学习管道。
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