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数据仓库和数据湖的区别

企业数字化转型 共 1 个回答
  • 口头爱人
    口头爱人

    2022-11-11

    数据仓库和数据湖,是大数据架构的两种设计取向。两者在设计的根本分歧点是对包括存储系统访问、权限管理、建模要求等方面的把控。

    数据湖优先的设计,通过开放底层文件存储,给数据入湖带来了最大的灵活性。进入数据湖的数据可以是结构化的,也可以是半结构化的,甚至可以是完全非结构化的原始日志。另外,开放存储给上层的引擎也带来了更多的灵活度,各种引擎可以根据自己针对的场景随意读写数据湖中存储的数据,而只需要遵循相当宽松的兼容性约定(这样的松散约定当然会有隐患,后文会提到)。但同时,文件系统直接访问使得很多更高阶的功能很难实现,例如,细粒度(小于文件粒度)的权限管理、统一化的文件管理和读写接口升级也十分困难(需要完成每一个访问文件的引擎升级,才算升级完毕)。

    而数据仓库优先的设计,更加关注的是数据使用效率、大规模下的数据管理、安全 / 合规这样的企业级成长性需求。数据经过统一但开放的服务接口进入数据仓库,数据通常预先定义 schema,用户通过数据服务接口或者计算引擎访问分布式存储系统中的文件。数据仓库优先的设计通过抽象数据访问接口 / 权限管理 / 数据本身,来换取更高的性能(无论是存储还是计算)、闭环的安全体系、数据治理的能力等,这些能力对于企业长远的大数据使用都至关重要,我们称之为成长性。

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