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随着互联网的不断发展，越来越多企业都引入了大数据技术，而今天我们就通过哪里分析来了解一下，数据湖的概念与应用特点。
数字化趋势下，许多企业通过利用数据的价值达到业务上的提升，数据量爆炸性增长使得源头越来越丰富，例如数据库数据、APP日志、服务器日志、LT数据。
数据湖偏原始的数据，数据入库的时候不需要做建模，数据仓库需要提前做各种建模，管理与定义Schema，然后数据才能进来。数据湖是数据先进来，分析的时候抓取Schema，再去做分析。数据仓库是结构化的数据。
数据湖类型比较丰富，是开放的存储。上层可以对接分析引擎，例如可以机器学习、查询，或者在数据湖基础上构建一个数仓。数据湖较为开放、灵活。对比之下，数据仓库较为封闭。存储与引擎为一体，存储在引擎下面，做优化时需要结合引擎。
数据仓库导入过程会对文件做优化或索引，对数据质量由Schema保证，上层的数据治理权限较为完善。数据湖灵活、开放，但在数据治理、安全上有隐患，导入时可能存在小文件的问题。
现在数据仓库向湖仓一体方向发展，结合数据湖的灵活性和开放性，以及数据仓库的数据治理与安全，导入的数据质量，整套的体系较为完善。
数据湖体系里面，各自有不同的位置，HDFS/OSS/S3是数据湖存储，DeltaLake/Hudi/Iceberg是数据库格式，DataWarehouse/LakeHouse数据湖上层应用场景。
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2021-03-29
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