数据湖和数据仓库的区别

数据湖和数据仓库的区别 

数据湖和数据仓库的主要区别有以下几点：

1. 存储数据类型：数据仓库主要存储结构化数据，而数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖中数据保持原始形式，仅在分析时进行转换。

2. 数据组织形式：数据仓库捕获结构化数据并将其按模式组织，而数据湖捕获半结构化和非结构化数据。

3. 用途：数据湖适合深入分析的非结构化数据，数据科学家可能使用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。数据仓库适用于操作用途，如月度报告等，因为它具有高度结构化。

4. Schema：数据湖通常在存储数据之后定义schema，提供更大的灵活性。数据仓库在存储数据之前定义schema，这意味着schema的灵活性要低不少。

5. 数据处理模式：数据仓库采用写时模式（Schema-On-Write），即在加载数据之前定义数据结构。数据湖采用读时模式（Schema-On-Read），即在使用数据时再定义数据结构，这提高了数据模型定义的灵活性，满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。