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数据湖和数据仓库的区别
数据湖和数据仓库的区别
答:
1、数据结构的区别 数据仓库只能存储经过处理和提炼的数据,而数据湖存储尚未出于某种目的处理的原始数据
。因此,数据湖需要比数据仓库大得多的存储容量,且数据灵活、分析迅速,非常适合机器学习。2、加工的区别 数据仓库使用写入时序模式的方法来处理数据以赋予其形状和结构,而数据湖对原始数据使用读取模式...
数据湖和数据仓库的区别
是什么?
答:
数据湖就是一个集中存储数据库,用于存储所有结构化和非结构化数据
。数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据,这是没有大小限制。数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。它的作用是存储大量的结构化数据,并能进行频繁和可重复的分析。数据科学家 可能会用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。
如何
区别数据
库、数据中台、
数据湖
?
答:
数据湖、数据仓库和数据中台,他们并没有直接的关系,
只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重
。一、区别:数据湖作为一个集中的存储库,可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中,可以存储数据不需要对其进行结构化,就可以运行不同类型的分析。数据仓库,也称为企业数据仓库,是...
数据
集成的类型
答:
数据湖是一种更为灵活的数据存储解决方案,它可以存储各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据
。与数据仓库不同,数据湖通常不需要在数据加载之前进行严格的清洗和转换。数据湖的主要优势在于其灵活性和可扩展性。用户可以在数据湖上运行各种分析和处理任务,包括大数据分析、机器学习等。例如,...
数据湖和数据仓库的差别
答:
数据湖和数据仓库的差别如下:
1、在储存方面上
,数据湖中数据为非结构化的,所有数据都保持原始形式。存储所有数据,并且仅在分析时再进行转换。而数据仓库就是数据通常从事务系统中提取。2、在数据抓取中
数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据
。而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。3、在...
哪些子系统不属于当前大
数据
体系
答:
数据处理、数据分析
和数据
可视化等方面的技术。2、
数据仓库
:传统的数据仓库主要用于数据的存储和管理,而大数据体系更注重于实时数据处理和分析。3、数据湖:数据湖是一个集中式存储和处理大量数据的平台,用于存储原始数据和进行数据分析。虽
数据湖与
大数据体系相关,但并不是大数据体系中的所有子系统。
数据仓库
面试总结
答:
总结:
数据仓库和数据湖
在数据管理中扮演
不同
角色,前者侧重结构化分析,后者则包容多样性。数据处理与整合 从众多数据库中提取数据,清洗和规划是关键步骤,确保数据一致性。数据仓库是企业数据的集中反映,只读且按需保留历史记录,随时间变化体现在新内容添加和过期数据剔除。数据仓库层次结构 ODS(原始数据...
数据库
和数据湖
是同一个东西吗,如果不是它们
的区别
是什么?
答:
三、
数据湖
通常包含更多的相关的信息,这些信息有很高概率会被访问,并且能够为企业挖掘新的运营需求。数据库的特点:一、只能处理结构化数据进行处理,而且这些数据必须
与数据仓库
事先定义的模型吻合。二、处理结构化数据,将它们或者转化为多维数据,或者转换为报表,以满足后续的高级报表及数据分析需求。三...
数据湖
是什么意思
答:
数据湖(DataLake)是一个集中式存储库,一个以原生格式存储各种大规模原始数据集的数据库,它允许以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。
数据湖的
概念最初是由大数据厂商提出的。从表面上看,数据被加载到基于HDFS的廉价存储硬件上,这些硬件可以扩展。
微软Fabric: AI时代的
数据
平台
答:
在存储方面,Fabric采用Delta和Parquet格式,将
数据湖
(Lakehouse)
与数据仓库
(Warehouse)
区分
开来。Lakehouse基于Spark,支持强大的编程能力,而Warehouse则侧重于SQL,满足
不同
团队的特定需求。无论是事务支持还是数据更新,每个组件都有其独特的优势。 作为数据处理的高效助手,Fabric的库确实可以作为数据...
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