数据湖架构的基础是将原始数据以文件的形式存储在像阿里云OSS, AWS S3和Azure blob storage等对象存储系统上。相比于数据仓库使用的专有系统,使用这些对象存储的成本比较低。数据湖的另一个优势是能够对半结构化和非结构化的数据提供非常好的支持。因为数据可以以文件的形式直接存储在数据湖之中,所以数据湖在机器学习等场景中的应用就比较广泛。
但是它对于BI和报表系统的支持比较差,通常情况下需要通过ETL将数据转存到实时数据库或数据仓库中,才能支持BI和报表系统,而这对于数据的实时性和可靠性都会产生负面的影响。
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