大数据中数据仓库和数据湖的主要区别是什么？

数据仓库是为分析处理设计的结构化存储库，采用写入时模式（数据在加载前经过清理、结构化和转换）。数据湖以原始、未处理的状态存储海量数据，保留其原生格式（结构化、半结构化、非结构化），采用读取时模式（在使用数据时应用结构）。数据仓库支持高效的复杂查询以用于商业智能，而数据湖则为多样化数据的探索性分析和高级分析提供灵活性。 核心差异在于结构、模式应用和用户。数据仓库预先强制执行预定义模式，针对基于SQL的查询和报告进行优化。数据湖最初以原始状态存储数据，仅进行最少的转换，使数据科学家和工程师能够稍后应用不同的模式，用于机器学习、数据发现或专门处理。数据仓库优先考虑查询性能、一致性和治理。数据湖优先考虑存储经济性、可扩展性和对未预见未来用途的适应性，但需要更强的治理实践。 数据仓库通过为业务用户提供一致、高性能的报告和仪表板（例如销售趋势、关键绩效指标）来创造价值。其实施包括定义模式、用于转换/加载的ETL流程，然后进行查询。数据湖支持探索性分析、人工智能/机器学习模型训练，以及低成本存储多样化、细粒度的数据。其实施重点在于大规模摄入原始数据、应用元数据，然后启用各种处理工具进行结构化查询、机器学习或数据发现。数据仓库适用于定义明确的报告需求；数据湖适用于使用原始数据进行创新。