数据湖方案(云南数据湖组织实验数据)

揭秘数据湖——长文详解Hudi从内核到实战(一)

类似于插入新数据，使用数据生成器生成新数据对 历史 数据进行更新。将数据加载到DataFrame中并将DataFrame写入Hudi表中。Hudi还提供了获取自给定提交时间戳以来以更改记录流的功能。

Matt Turck： 接下来，让我们从Lakehouse开始，了解一下数据湖和数据仓库的演变，以及Lakehouse是如何在这两个领域中取得最好的成绩。 Ali Ghodsi： 这很简单。人们在数据湖里存储所有的数据：数据集，***、音频、随机文本，这既迅速又便宜。

「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖

1、数据湖和数据仓库可以用来互补，数据湖可以在非结构化数据处理方面扩展业务能力。

2、数据湖与数据仓库：两者都使用两种不同的策略来存储数据。两者之间的主要区别之一是，在数据湖中没有特定的预定架构，它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。

3、与数据湖一起运作 数据湖是一个集中式存储库，可以存储任何规模的结构化和非结构化数据。将组织的所有数据放在一个窗口中不会带来任何好处。它不仅使数据位于孤立的企业系统中，还激起了数据的复杂性。

4、信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，并使之造福于社会的历史过程。

数据湖和数据仓库的区别是什么?

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。

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。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。

数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。