数据湖与数据仓库与数据集市

数据湖、数据仓库和数据集市这三种架构现在都已在企业中建立起来,并且是可靠数据平台的一部分,但它们之间有何不同?但是,可以说这些概念不仅是竞争者,而且是相互建立和依赖的。

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数据仓库与数据湖

在数据湖中,组织可以存储大量结构化、半结构化和非结构化数据,并使其立即可用于实时分析、数据科学和机器学习用例。使用数据湖,数据以其原始形式提取,无需修改。虽然数据仓库使用经典的 ETL 过程并结合关系数据库中的结构化数据,但数据湖使用 ELT 和读取模式等范例以及通常的非结构化数据 [2]。

数据湖与数据仓库与数据集市_第1张图片

数据仓库与数据湖的差异 — 图片作者

数据仓库可以在数据湖上建立,它是结构化的、经过过滤的数据的存储库,这些数据已经为特定目的进行了处理 [1]。

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数据集市

类似于可以构建在数据湖上的数据仓库,数据集市可以构建在数据仓库上,可以说是专注于单个主题或业务领域的数据仓库的简单形式或子集,例如销售、财务或市场营销。

由于它们的重点,数据集市从比数据仓库更少的来源获取数据。数据集市不仅可以包含来自数据仓库的内容,还可以包含外部内容,例如电子表格和特定于域的类似来源。

数据湖与数据仓库与数据集市_第2张图片

数据仓库与数据集市 — 图片来源:panoply.io [2]

原文章链接:https://medium.com/geekculture/data-lake-vs-data-warehouse-vs-data-mart-fcc521504ae

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