数据湖和数据仓库的区别？

简介

数据湖这个概念和数据仓库这两个概念一直搞不清楚，之前感觉区别就是数据湖是数据仓库的父集。数据湖是个伪命题，平时生活中也用不到，然后今天听了我的一个师哥的讲解，然后简单总结下。

常见的问题

1 数据湖和数据仓库的区别？

相似点：都可以处理海量数据，都是为了得到有价值的数据。
不同点：架构上，数仓基本要求符合DDL定义的结构，数据湖则 湖纳百川。 数据上，数仓为结构化数据设计，数据湖，湖纳百川。 模块上，数仓一般使用一个软件来开发，比如说 hive数仓，hadoop数仓，数据湖则湖纳百川。性能与money上，数仓在存储上没有湖好，因为湖的数据格式都是各式各样的，用复合数据格式的存储效率显然更好，性能上数仓相对好一点吧，毕竟不用格式转换啥的。

2 数据湖是不是伪命题？

不要对数据湖带有偏见，因为数据是各种各样的格式都有，随着信息的增长，数据湖未来在某些程度上是未来的必然选择，尤其是在机器学习上，比如视觉方面，就有可能要海量的图片来结合音频来训练。

3 数据湖的目标？

感觉和数仓的目标差不多吧？ 节省money，提供更多业务所需有价值的数据。

4 为什么要使用数据湖？

1 数仓不能使用存储非结构化数据。
2 数据湖在分析数据时，使用的东西不单一化更多一点。

数据湖介绍

湖的意思是 能够汇集各种的数据。数据湖的目标：如何取到业务需要的有价值的数据（差不多和数仓目标一样吧？） 然后数据湖可以认为是一种技术系统 ,大批量的分析结构化和非结构化数据资产。

通用架构

第一层 ：数据层（结构化，半结构化，非结构化数据）
BY 批处理 ｜ 流处理
第二层 ：（原始数据，精品数据）
第三层：BI 啥的。

组件

存储层 ：存储杂七杂八各种类型数据。（数仓一般只能存储DDL定义的架构数据）
格式化层： 把存储层的数据给格式化
计算层 ： 计算层比较丰富（mr,flink,presto,spark）
元数据层 : 对于元数据的管理（比如说视频，这些视频不点开看，就不知道内容是啥，所以这个元数据层一定得好好弄，最好直接写出来，视频的基本信息）

数据湖的改良

改良一 知道数据的身份证？
1 元数据要注明干什么的，尤其是视频啥的，视频的基础信息，和内容是啥的最好写清楚。
2 整合图谱
各种各样程序存数据过来，要知道这个数据的亲朋好友，前世今生
3 语境
描述清楚 在哪个context中，别造句造错，出现 ‘我必鼎力相助你‘（鼎力相助只能用于第三人称）这种病句。
改良二 数据划分
（1） 数据要分下类（模拟信号数据（日志数据），应用程序数据，结构化数据，非结构数据）
（2） 另一种角度，尽量别让数据重复
改良三
文档沉淀，尽可能把数据描述清楚，让业务或者师弟一看就知道去找哪个数据。

数据湖的缺点

1 性能低，原始加工。
2 一段时间后，数据沼泽（数据错误或失效）的情况出现
3 应用范围，小公司连数仓都没，更别提数据湖了