数据湖的成熟度的划分
第一级是在没有用Hadoop之前，这个时候各个大型应用都有自己的数据库，也有自己的数据仓库来做数据分析
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企业建立数据湖的好处有哪些？
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖
数据湖是什么？数据湖的参考架构是什么样的？数据湖的作用有哪些？
数据湖的概念最早是2011年提出来的，最初数据湖是数据仓库的补充，是为了解决数据仓库漫长的开发周期，高昂的开发、维护成本，细节数据丢失等问题出现的。
为什么一定要单独建立数据湖？
数据湖的出现主要是为了解决存储全域原始数据的问题。在捕获来自业务应用程序、移动应用程序、IoT设备和互联网的结构化和非结构化数据时，实际上并没有预先定义好数据结构，这意味着可以先存储数据而无须进行精心设计，也无须明确要进行什么分析，由数据科…
为什么要建设数据湖？数据湖需要支持哪些特性？
数据湖的建设方式有很多种，有的企业使用以Hadoop为核心的数据湖实现，有的企业以MPP为核心加上一些对象存储来实现。虽然建设方式不同，但是它们建设数据湖的目标是一致的，主要有以下4点。
数据湖采集的数据有哪些？数据湖采集原始数据的常见方式有哪些？数据湖的存储支持哪些特性？
数据湖采集的数据有哪些？数据湖采集原始数据的常见方式有哪些？数据湖的存储支持哪些特性？
数据湖中的数据治理是什么？
很多人认为数据湖中存储的是原始数据，不需要治理，这其实是个误区。确切地说，数据湖存储的是未经转换的数据，任何需要支持分析的数据都是需要治理的。数据治理是指对企业中数据的可用性、完整性和安全性的全面管理，具体内容主要取决于企业的业务策略和技术…
数据湖是什么？数据湖建设的4个目标是什么?
作为全局数据汇总及处理的核心功能，数据湖在数据中台建设中必不可少。那么它与数据仓库、数据中台是什么关系？
“数据湖”基本概念
数据湖，如果单纯从技术角度讲，数据湖是一种大规模的数据存储和处理技术，其目的是为了存储各种类型和规模的数据
“数据湖”和Hadoop的关系
当然，数据湖既是一个概念，也可以是一类实际工具承载的平台，
“数据湖”落地使用的各类组件
如果以Hadoop平台为例，组件一个数据湖，如何其中各类组件，按照不同应用场景运用起来，这需要具体来结合各组件特性来看