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湖仓一体关键技术特性

湖仓一体是指将湖(湖仓一体)和仓(湖仓一体)集成在一起的技术。这种技术可以将数据存储和数据处理结合在一起,以提高效率和减少成本。以下是湖仓一体关键技术特性的简要介绍:

  1. 数据湖:数据湖是一个集中存储原始数据的地方。它可以存储来自不同来源的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖可以帮助企业更好地理解其业务数据,并为数据分析和机器学习提供基础。
  2. 数据仓库:数据仓库是一个集中存储、管理和分析数据的地方。它可以帮助企业更好地理解其业务数据,并为数据分析和机器学习提供基础。数据仓库通常包括事实表、维度表和度量表。
  3. 数据处理:数据处理是将数据从数据湖中提取、清洗、转换和加载到数据仓库中的过程。这可以通过使用数据处理工具和技术来完成,例如 Apache NiFi、Apache Spark 和 Apache Flink。
  4. 数据治理:数据治理是确保数据湖和数据仓库中的数据质量、一致性和可用性的过程。这可以通过使用数据质量工具和技术来完成,例如 Talend Data Governance 和 Trifacta Wrangler。
  5. 数据安全:数据安全是确保数据湖和数据仓库中的数据安全和隐私的过程。这可以通过使用数据加密、访问控制和审计工具和技术来完成,例如 Amazon S3 和 Google Cloud Storage 的加密功能。
  6. 数据分析:数据分析是使用数据湖和数据仓库中的数据来提供业务洞察力和决策支持的过程。这可以通过使用数据分析工具和技术来完成,例如 Amazon Redshift 和 Google BigQuery。

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下一个风口-基于数据湖架构下的数据治理

随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用,传统的数据仓库模式,在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖,是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统,已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件,同时数据治理是一个持续性过程,也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合,落地场景将不断创新,数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。

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湖仓一体详解

问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 2.湖仓一体化为什么诞生? 3.湖仓一体化是什么? 4.湖仓一体化的好处是什么? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。

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