数据湖和数据仓库有什么区别？
原始、未经处理的数据存储，可以包含结构化、半结构化和非结构化数据，数据以原始格式存储，没有强制的模式和架构要求
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数据湖的构建方法有哪些？
不同的组织有不同的偏好，因此它们构建数据湖的方式也不一样。构建方法与业务、处理流程及现存系统等因素有关
数据湖与数据仓库有什么区别？
数据湖是⼀个集中式存储库，以任意规模存储所有结构化和⾮结构化数据
数据湖的用途有哪些？
作为企业数据的集中存储库，整合来自不同业务系统、不同数据源的数据，实现数据的统一管理和存储，为企业提供一个单一的、真实的数据来源
数据湖是什么？
数据湖是一个大型的集中式存储库，用于以其原始格式存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据
什么是数据湖？什么是湖仓一体？
数据仓库 是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享
Delta Lake 重点特性解读
数据湖内的原始数据，直接利用在业务分析上是比较困难的。一个主要原因就是
Delta Lake 有什么特性
数据湖通常具有多个同时读取和写入数据的数据管道，并且由于缺乏事务，数据工程师必须经过繁琐的过程才能确保数据完整性
数据湖的优势有哪些？
数据湖与数据仓库的一大区别就是，Schema On Read，即在使用数据时才需要Schema信息
数据湖是什么？
能够存储海量的原始数据
企业的数据困扰
随着互联网的兴起，企业内客户数据大量涌现。