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1.数据结构数据仓库采用结构化的数据模型通常是规范化的关系型数据库其中数据以表格形式组织使用预定义的模式和架构。而数据湖则是一种原始、未经处理的数据存储它可以包含结构化、半结构化和非结构化数据数据以原始格式存储没有强制的模式和架构。
2.数据处理数据仓库通常需要进行ETL抽取、转换、加载过程将数据从不同的源系统中提取、清洗、转换并加载到数据仓库中。这个过程需要事先定义数据模型、架构和转换规则。而数据湖不要求提前定义模式和架构数据可以直接存储到湖中然后根据需要进行后续的数据处理和分析。
3.数据访问数据仓库通常提供高度结构化的查询接口用户可以使用SQL等传统查询语言来检索和分析数据。而数据湖通常提供更灵活的数据访问方式可以使用不同的工具和技术来处理和分析数据如数据科学家可以使用Python或R来开展分析工作。
4.数据延迟数据仓库的数据通常是经过处理和转换的因此在数据到达仓库之前可能会有一定的延迟。而数据湖存储原始数据可以实现实时或近实时地接收和存储数据。
5.数据规模数据仓库通常用于存储中等到大规模的数据但是数据的规模和结构通常是有限的。而数据湖可以容纳大规模的数据包括结构化、半结构化和非结构化数据。
需要注意的是数据仓库和数据湖并不是互斥的而是可以互补的。在实际应用中可以将数据湖作为底层的数据存储用于存储原始数据和大规模的数据然后从数据湖中提取、转换和加载数据到数据仓库中用于特定的分析和报告需求。
