數據湖大連版權中心

㈠ 數據湖和數據倉庫的區別是什麼

數據湖就是一個集中存儲資料庫，用於存儲所有結構化和非結構化數據。數據湖可用其原生格式存儲任何類型的數據，這是沒有大小限制。

數據倉庫是位於多個資料庫上的大容量存儲庫。它的作用是存儲大量的結構化數據，並能進行頻繁和可重復的分析。

數據科學家

可能會用具有預測建模和統計分析等功能的高級分析工具。而數據倉庫就是數據倉庫非常適用於月度報告等操作用途，因為它具有高度結構化。在架構中數據湖通常，在存儲數據之後定義架構。使用較少的初始工作並提供更大的靈活性。

在數據倉庫中存儲數據之前定義架構。這需要你清理和規范化數據，這意味著架構的靈活性要低不少。

其實數據倉庫和數據湖是我們都需要的地方，數據倉庫非常適用於業務實踐中常見的可重復報告。當我們執行不太直接的分析時，數據湖就很有用。

㈡ 如何搭建數據湖架構

EdoInteractive在幾年前遇到一個大問題：公司使用交易數據來幫助零售商和餐館進行個性化促銷，但其數據倉庫沒有足夠時間去處理所有的信用卡和借記卡交易數據

「我們要花費27小時來處理每日的數據量，」Edo主管基礎設施和信息系統的高級副總裁TimGarnto說道：「所以在2013年，我們放棄了現有的基於PostgreSQL的關系型資料庫系統，使用了Hadoop集群作為公司的數據湖架構。」

Garnto的團隊一天中需要收集5000多萬條美國零售交易數據，並分發到20個節點的集群中,這些節點運行在Cloudera的Hadoop分布式機架上，使用Pentaho的數據集成工具。從銀行和信用卡公司收集到的數據，會被傳入設計好的預測模型中，以確定個體持卡人所需的優惠券。Edo的業務夥伴每周通過電子郵件發出優惠券，這些優惠券會在產生對應消費時生效。

每日的數據構建時間縮減到大約四個小時，Garnto表示，根據正在運行模型的復雜性，Edo的數據分析師能「在幾分鍾或幾小時內完成他們的工作。而以前，他們可能累的要死。

但數據湖上並不總是陽光燦爛，一帆風順的。起初，Edo只有一個員工具有HadoopMapRece編程框架的經驗。公司聯合Chicago總部和Nashville分部，對其他員工進行Hadoop技術內部培訓，但後來這使得他們不得放棄了熟悉的數據查詢方式。「我們花了很多時間更新這一過程。」Garnto說。

創建一個保證原始數據一致性和生成標准化分析數據集的兩步程序也需要花時間去解決。目前擁有包含450億條記錄(總共255TB的數據)的集群，已成為Edo業務操作的核心，對於這個集群，Garnto需要小心管理，謹慎添加新的Hadoop生態技術。否則，對公司某個部分的調整可能會影響整個系統對其他部分的工作處理。

數據湖使實時分析成為了可能

Webtrends公司是另一家數據湖的使用者，該公司收集並處理網站、手機、物聯網上的活動數據。這家位於波特蘭的公司於2014年7月部署了基於Hortonworks的Hadoop集群，目前正在試用階段，計劃在2015年初完全實現。它最初只支持了一個叫Explore的產品，讓企業營銷人員做客戶數據的專項分析。Webtrends產品架構主管PeterCrossley表示，每個季度大約有500TB的數據添加到60個節點的集群中，現在總共有1.28PB。

隨著時間的推移，Webtrends計劃使用Hadoop平台代替自有的數據網路附加存儲平面文件系統。Crossley表示，使用ApacheKafka消息隊列和自動化腳本處理技術，互聯網點擊流數據可以湧入集群和並在20至40毫秒內做好分析准備工作。因此，報表和分析過程幾乎可以在瞬間開始，這比老系統快得多。Hadoop集群還支持進階分析，且能降低25%到50%的硬體成本。

Crossley表示，採用數據湖概念需要公司內部在管理和使用Webtrends為客戶收集的信息時做到「思路上的轉變」。之前，該公司主要使用數據存儲構建通用報表。但是，一個數據湖與其說是一個真理，不如說是真理的來源，在其之上，您可以構建多個數據集以供不同的分析用途。

Webtrends也不得不認真考慮其數據湖的架構和數據治理過程，以防止Hadoop集群變成「數據沼澤」，正如Crossley所說。剛剛進入系統的原始數據結構十分鬆散(+微信關注網路世界)，但是應該有非常嚴格的規則來規定其應該是什麼樣子。此外，他的團隊已經將集群分成三個不同的層次：一個用於原始數據，第二個用於日增量數據集，另一個用於存儲需要被納入的第三方信息。基於不同的數據集細節，每一層次都具有自己的數據分類和治理策略。

對你的數據保持控制

Razorsight公司CTOSurenNathan還指出，建立和管理一個Hadoop數據湖需要具備良好的紀律性和組織性。否則系統很快就會變成一個失控的垃圾場，就像一個由很多文件組成的SharePoint，沒有人知道如何找到這些文件。

Razorsight為電信企業提供了一組基於雲的分析服務，2014年第二季度開始使用運行在Hadoop集群上MapR技術。客戶組、操作和網路數據通過自有工具被輸入到系統中，通過Spark引擎的處理後，由Razorsight數據科學家進行分析;集群具有五個生產節點和120TB的存儲容量。

和Webtrends類似的，Razorsight數據湖被分割成三個分區。在Razorsight的案例中，一個數據湖能夠存儲不到六個月的數據，另一個包含舊的但仍然活躍的數據，第三則存儲不再使用的但需要保留的信息。目前，在這兩個活動區域中有超過20TB的數據。為了保證系統工作平穩，Razorsight招聘了具備分布式系統的數據治理和開發經驗的新員工，同時也培訓現有員工使用Hadoop，Spark和相關技術的能力。

目前是遷移到新平台的階段。每TB大約花費2000美元，Hadoop集群成本僅僅是公司之前所部署的IBMNetezza數據倉庫系統的十分之一。但Nathan表示，Razorsight首先建立專門用於數據存儲的集群，然後再進入處理和准備階段。因為Netezza硬體和IBMSPSS分析軟體之間存在的緊密聯系，分析建模和數據可視化仍會存在於舊的系統中。建模將保持現狀，但Nathan預計到今年年底，將可視化層和Razorsight分析結果數據轉移到數據湖架構中。
轉自網界網：http://software.cnw.com.cn/software-database/htm2015/20150709_321300.shtml

來自TechTarget中國的作者：CraigStedman分享
轉自網界網：http://software.cnw.com.cn/software-database/htm2015/20150709_321300.shtml

㈢ 什麼是數據湖泊

數據湖或hub的概念最初是由大數據廠商提出的，表面上看，數據都是承載在基於可向外擴展的HDFS廉價存儲硬體之上的。但數據量越大，越需要各種不同種類的存儲。最終，所有的企業數據都可以被認為是大數據，但並不是所有的企業數據都是適合存放在廉價的HDFS集群之上的。

數據湖或hub的概念最初是由大數據廠商提出的，表面上看，數據都是承載在基於可向外擴展的HDFS廉價存儲硬體之上的。但數據量越大，越需要各種不同種類的存儲。最終，所有的企業數據都可以被認為是大數據，但並不是所有的企業數據都是適合存放在廉價的HDFS集群之上的。

㈣ 怎麼樣在大數據平台上建立的數據倉庫中應用數據湖的

大數據工具不應該破壞現有的數據倉庫環境。雖然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入門檻，它們構成了Hadoop的生態系統，支持其存儲和管理大量數據集的能力。很多原本居於商務智能和分析系統中心地位的企業數據倉庫收到沖擊。但是企業在數據倉庫中投入了很多資金、資源和時間，建立並完善數據倉庫的查詢、報表和分析功能。企業不願意這一切都付之東流。即便企業已經選擇在Hadoop或NoSQL資料庫上搭建新的商務智能和大數據分析架構，這也不是一朝一夕能夠完成的。通常，這種轉變還要以犧牲服務質量，甚至業務中斷為代價。

因此，大多數企業都會選擇集成的方式，讓新舊系統技術協同工作。比如把基於Hadoop的客戶分析應用和現存客戶數據倉庫結合起來。來自於數據倉庫的客戶數據可以放到Hadoop應用程序里進行分析，分析結果在返回數據倉庫。

㈤ 如何區別資料庫、數據中台、數據湖

數據湖、數據倉庫和數據中台，他們並沒有直接的關系，只是他們為業務產生價值的形式有不同的側重。

一、區別：

數據湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規模的所有結構化和非結構化數據。在數據湖中，可以存儲數據不需要對其進行結構化，就可以運行不同類型的分析。

數據倉庫，也稱為企業數據倉庫，是一種數據存儲系統，它將來自不同來源的結構化數據聚合起來，用於業務智能領域的比較和分析，數據倉庫是包含多種數據的存儲庫，並且是高度建模的。

數據中台是一個承接技術，引領業務，構建規范定義的、全域可連接萃取的、智慧的數據處理平台，建設目標是為了高效滿足前台數據分析和應用的需求。數據中台距離業務更近，能更快速的相應業務和應用開發的需求，可追溯，更精準。

二、關系：

數據湖、數據倉庫更多地是面向不同對象的不同形態的數據資產。而數據中台更多強調的是服務於前台，實現邏輯、標簽、演算法、模型的復用沉澱。

數據中台像一個「數據工廠」，涵蓋了數據湖、數據倉庫等存儲組件，隨著數據中台的發展，未來很有可能數據湖和數據倉庫的概念會被弱化。

三、小結：

數據空間持續增長，為了更好地發揮數據價值，未來數據技術趨於融合，同時也在不斷創新。

㈥ 天津君宜數據湖運營管理有限公司怎麼樣

天津君宜數據湖運營管理有限公司是2018-04-25在天津市濱海新區注冊成立的有限責任公司(自然人投資或控股的法人獨資)，注冊地址位於天津市濱海新區中新生態城信息園一街1142號201室(君宜共贏商務秘書(天津)有限公司託管第134號)。

天津君宜數據湖運營管理有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91120222MA06BP051Y，企業法人尹慶建，目前企業處於開業狀態。

天津君宜數據湖運營管理有限公司的經營范圍是：一般項目：企業總部管理；數據處理服務；大數據服務；互聯網數據服務；數據處理和存儲支持服務；信息技術咨詢服務；技術服務、技術開發、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣；信息系統集成服務；計算機系統服務；市場調查（不含涉外調查）；市場營銷策劃；組織文化藝術交流活動；社會經濟咨詢服務；物業管理；票務代理服務；會議及展覽服務；廣告設計、代理；廣告製作；廣告發布（非廣播電台、電視台、報刊出版單位）；信息咨詢服務（不含許可類信息咨詢服務）；財務咨詢；稅務服務；工商登記代理代辦；非居住房地產租賃。（除依法須經批準的項目外，憑營業執照依法自主開展經營活動）。許可項目：廣告發布（廣播電台、電視台、報刊出版單位）；代理記賬。（依法須經批準的項目，經相關部門批准後方可開展經營活動，具體經營項目以相關部門批准文件或許可證件為准）。

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㈦ 如何構建下一代大數據架構 數據湖

構建數據湖不是一個簡單的過程，必須決定採集哪些數據，以及如何組織和編目數據。 雖然它不是一個自動化的過程，但有相應的工具和產品來簡化企業級現代數據湖架構的創建和管理。這些工具允許提取不同類型的數據包括流，結構化和非結構化，所有這些都為敏捷數據湖平台的創建打下了基礎。

㈧ 數據湖是什麼東東 數據湖的四個最佳實踐

數據湖聽起來很簡單：
把數據或信息匯集到一個結合處理速度和存儲空間的大數據系統――Hadoop集群或內存解決方案，那樣業務部門就能訪問數據，獲取新的洞察力。
不過，與IT行業的許多技術一樣，現實比夢想困難得多。