数据仓库与数据湖原理与代码实战案例讲解
关键词：
- 数据仓库（Data Warehouse）
- 数据湖（Data Lake）
- 数据集成（Data Integration）
- ETL（Extract, Transform, Load）
- 数据质量（Data Quality）
1. 配景先容
1.1 问题的由来
随着互联网和物联网的发展，企业收集和产生的数据量呈指数级增长。传统的数据库管理系统难以应对云云大量的数据处理需求，特别是在实时分析和大量数据查询方面。为了满足业务需求，企业开始探索新的数据存储解决方案，此中数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）两种技术方案因其各自的优势而备受青睐。
1.2 研究现状
数据仓库和数据湖在企业级数据管理中饰演着至关紧张的脚色。数据仓库紧张用于支持决策支持系统（DSS）和数据挖掘，它通过预先构建的数据模型来提供快速、一致的数据访问。而数据湖则是面向大规模原始数据存储，提供高机动性和低维护本钱的解决方案。随着大数据技术的发展&
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