大数据处理在数据湖和数据仓库中有何不同？

数据湖和数据仓库在大数据处理中具有不同的用途。数据湖以原始格式（结构化、半结构化、非结构化）存储大量原始、未处理的数据，非常适合探索性分析和灵活、面向未来的存储。数据仓库存储经过处理、结构化、筛选的数据，专门针对高效的基于SQL的查询、报告和商业智能进行优化，确保已知问题的高性能和数据完整性。 它们的核心区别在于结构、处理方式和用途。数据仓库采用写入时模式方法，在数据摄入时定义结构，实现快速查询速度，但需要预先建模。数据湖采用读取时模式方法，在分析时应用结构，提供存储任何内容的更大灵活性，但查询性能可能较慢。仓库优先考虑精心管理的数据质量和受控访问；湖优先考虑原始数据捕获和广度，需要强大的数据治理以防止成为数据沼泽。 数据仓库在生成标准化报告、仪表板和关键绩效指标（KPI）方面表现出色，这些场景中的数据结构易于理解。数据湖支持高级分析、对各种原始数据的机器学习，以及存储用例尚未明确的数据。如果需要成熟、结构化的报告，且要求速度和可信度，请选择数据仓库。如果需要进行探索、机器学习，以及灵活存储海量原始数据集，请选择数据湖，并实施强大的元数据管理和治理实践。