镜舟

数据湖为大量原始数据（结构化、半结构化、非结构化）提供集中存储，并保持其原生格式。其重要性在于消除数据孤岛，支持对多样化数据集进行灵活分析，且无需预先定义架构（读时架构）。应用场景包括存储物联网流数据、网络日志、社交媒体动态和历史记录，以便后续进行探索、机器学习和临时分析，这对大数据计划至关重要。 数据湖利用分布式文件系统（如HDFS、S3等云对象存储）实现可扩展且经济高效的存储。核心功能包括用于批量/流数据的摄取工具、元数据管理，以及直接对存储数据执行分布式计算的处理引擎（如Spark、Presto或Flink）。无服务器查询引擎增加了灵活性。这种方法通过允许在原始数据上训练高级AI/ML模型，并支持批量和近实时处理模式，从而影响分析工作。 数据从各种来源被摄取到可扩展存储中。分布式处理引擎根据需求访问和转换这些原始数据。分析工具直接对存储的数据运行查询。实施过程包括设置存储、摄取管道、元数据编目，以及选择引擎（Spark用于ETL，Presto用于查询）。它的价值在于能够灵活处理大规模多样化数据，从未开发的来源中更快获取洞察，减少ETL瓶颈，促进AI/ML开发，并为高级分析和数据发现提供基础。

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数据集市如何在报告和分析中补充数据仓库？

数据仓库作为集中式存储库，整合来自不同来源的数据，支持整个组织的历史数据分析。数据集市是专为特定部门或职能设计的专用子集。它们的互补性在于分层方法：数据仓库提供单一事实来源，而数据集市提供定制化访问点，为销售或财务等目标用户群体简化报告和分析流程。 数据仓库侧重于集成、面向主题和时间变化性，存储大...

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像AWS、Azure和谷歌云这样的云服务提供商如何支持数据湖和数据仓库？

云提供商利用可扩展的托管基础设施，为数据湖和数据仓库提供集成服务。数据湖使用对象存储（AWS S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）存储大量原始、多样化的数据，格式包括Parquet或JSON等。数据仓库存储经过处理的结构化数据，针对分析进行...

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如何确保数据湖和数据仓库的安全性？

保护数据湖和数据仓库需要针对每个系统的不同性质制定统一的方法。数据湖存储大量原始、多样化的数据（结构化、半结构化、非结构化），通常具有延迟的模式定义，需要对潜在未知数据进行可扩展的细粒度访问控制。数据仓库存储经过处理的结构化数据，针对查询进行了优化，因此需要对定义明确的模式实施强大的访问控制。两者的...

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