如何将数据湖中的原始数据转换为数据仓库中的结构化数据？

数据湖以原生格式存储大量原始数据，而数据仓库则将处理后的数据组织成结构化模式以进行分析。将湖数据转换为适合仓库的格式至关重要，这能实现高效查询、报告生成和商业智能。主要应用包括创建统一的客户视图、生成监管报告，以及利用来自日志、物联网流和网络事件等异构数据源的高级分析。 核心流程包括提取、转换和加载（ETL）或现代的ELT方法。首先从湖中提取数据（例如，从CSV、JSON、Parquet等格式的文件中）。转换过程根据仓库模式（通常为星型/雪花型）对数据进行清洗、验证、聚合、连接和结构化。诸如Apache Spark、云数据工厂服务（如AWS Glue、Azure Data Factory）或专用的基于SQL的转换层等工具处理此计算工作负载。最后，将结构化数据加载到仓库表中。此过程确保了数据质量和一致性，并对其进行优化，以支持仓库中的高性能分析查询。 按以下步骤实施：1）在仓库中定义目标模式。2）创建ETL/ELT作业（使用Spark、云服务或SQL脚本）以摄取湖数据，应用转换（清洗、连接、聚合）并加载结构化结果。3）安排作业执行（如夜间批处理或流处理）。4）实施作业成功监控和数据质量检查。典型场景包括将原始JSON点击流日志转换为会话事实表，或展平嵌套的物联网数据以进行时间序列分析。这释放了仓库的价值，将原始的湖存储转换为可信的、可查询的决策信息。