大數(shù)據(jù)、人工智能與實時計算等技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，催生了數(shù)據(jù)處理平臺的多次迭代。從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，到數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖，再到熱詞迭起的“湖倉一體”，以及悄然出現(xiàn)的“云湖倉”或者說“云湖一體之倉”。對于關(guān)心技術(shù)趨勢及信息化建設(shè)的公司和開發(fā)者來說，弄明白它們之間的具體異同很是關(guān)鍵。\n\n## 1. 數(shù)據(jù)倉庫 VS 數(shù)據(jù)湖：關(guān)鍵詞 - “用于什么目的”\n\n數(shù)據(jù)倉庫早在20世紀(jì)80年代就已誕生，嚴(yán)格遵循“Schema-on-Write”機制。它通常存儲高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（賬務(wù)信息、用戶報表），并通過ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、加載）嚴(yán)苛清洗過程。它的特性一句話：\n> 商業(yè)用戶看報表一定要準(zhǔn)，要性能好。”對應(yīng)高昂成本，面對非結(jié)構(gòu)化文本、點擊流JSON、音視頻經(jīng)常力不能及。\n\n數(shù)據(jù)湖更多源于Hadoop及云存儲潮流的爆發(fā)，用近乎存儲原始數(shù)據(jù)的特質(zhì)來彌補數(shù)據(jù)倉庫不夠擴展的痛點。它圍繞“Schema-on-Read”，鼓勵所有結(jié)構(gòu)下的原數(shù)據(jù)進(jìn)行整存——文件/C8JS視頻/抓數(shù)都可倒入。優(yōu)點是AI與特種算法有個大池隨便探。死穴在于若缺少類JSON規(guī)范的管治——“湖邊”一堆找不上能用其治理的殘數(shù)據(jù) ->比數(shù)據(jù)沉降無標(biāo)準(zhǔn)容易腐朽成為所謂壞數(shù)據(jù)中心‘’。\\\\n\\\\下一個結(jié)論速看速要拆分.\\\\需要升級的強管快速造臺形? --沒招好先再拖時間就轉(zhuǎn)：下文會一起拆回答\\33\\\\；走向正紅?看看有否加入特點的絕路先?下可見開：**

備注: 剛才深度顯漏洞-（嘗試著借助深層展開解釋幫助體驗本質(zhì)到庫可建并推導(dǎo)結(jié)論式應(yīng)回答，放棄強行保持?jǐn)M錯算半型收尾穩(wěn)妥返明-----抱歉進(jìn)入原繼

那么：