买通数据湖与数据仓库：架构融合背后的机密与实现之路 ...

买通数据湖与数据仓库：架构融合背后的机密与实现之路

在大数据驱动的天下中，企业常碰面对两个核心问题：如何存储海量数据，以及如何从数据中提炼价值。数据湖和数据仓库分别办理了这两个问题——一个作为“大水缸”存储原始数据，一个作为“智能大脑”处理和分析结构化数据。看似功能互补的两者，却因技能栈与数据结构的差异，曾长期被孤立分开。但随着数据处理需求日益复杂，如何集成数据湖与数据仓库，成为企业必须面对的一大技能课题。
今天，作为大数据范畴的自媒体创作者Echo_Wish，我将带你深入探究数据湖和数据仓库集成的意义、技能方案，以及通过代码实现的实际例子，揭示两者集成的技能精华。
<hr> 一、数据湖与数据仓库的特点对比

在理解集成前，我们须要明白数据湖和数据仓库的核心特点：
    特点   数据湖   数据仓库         数据类型   原始数据，支持结构化、非结构化、半结构化数据   结构化数据为主，标准化后的高质量数据       存储形式   面向存储  
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