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数据湖 VS 数据仓库之争?阿里提出大数据架构新概念:湖仓一体

随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设,将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体,并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。

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多数据源一站式入湖

背景 数据湖作为一个集中化的数据存储仓库,支持的数据类型具有多样性,包括结构化、半结构化以及非结构化的数据,数据来源上包含数据库数据、binglog增量数据、日志数据以及已有数仓上的存量数据等.数据湖能够将这些不同来源、不同格式的数据集中存储管理在高性价比的存储如OSS等对象存储中,并对外提供统一的数据分析方式,有效解决了企业中面临的数据孤岛问题,同时大大降低了企业存储和使用数据的成本.

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