将数据湖与数据仓库集成如何支持实时分析？

整合数据湖（灵活的原始数据存储库）和数据仓库（结构化的处理数据存储）能够通过提供全面平台实现实时分析。数据湖以任何格式快速摄取多样化、大容量的数据流，确保数据即时可用。数据仓库为复杂、低延迟的查询提供经过整理的可信数据集。这种协同作用平衡了原始数据的敏捷性与分析的严谨性，对于需要即时洞察的场景至关重要，例如欺诈检测或动态仪表板。 核心原则包括通过近实时数据管道最小化延迟。原始流数据立即进入数据湖。Apache Kafka或Delta Lake等技术处理持续摄取。随后，与实时分析相关的结构化子集经过处理（转换、清理、聚合），并通过变更数据捕获（CDC）或Apache Flink等流式ETL工具快速移至数据仓库。同时，分析引擎（如Presto、ClickHouse或优化的云数据仓库）可以查询仓库，并使用就地查询直接访问湖中的整理“表”（湖仓一体模式），消除昂贵的批量加载，实现全新分析。 这种集成通过分层访问实际支持实时分析：原始湖数据支持对新兴趋势的即时探索，而仓库为可信商业智能提供稳定数据集。实施需要选择互操作技术（云原生服务通常简化此过程），建立从数据源到湖的持续数据管道，定义实时转换逻辑，将相关数据同步到仓库，并采用低延迟查询引擎。这通过赋能基于运营、客户互动和物联网监控中的实时数据进行即时决策，带来业务价值。