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解答

1. 数据仓库
只能对结构化数据进行处理,而且这些数据必须与数据仓库事先定义的模型吻合。
处理结构化数据,将它们或者转化为多维数据,或者转换为报表,以满足后续的高级报表及数据分析需求。
数据仓库通常用于存储和维护长期数据,因此数据可以按需访问。
2. 数据集市
一般是满足某一类功能需求的数据仓库的简单模式,往往由些业务部门构建,也可以构建在企业数据仓库上。
一般来说,数据集市数据源比较少,但往往对数据分析的延时有很高的要求,并需要和各种报表工具有很好的对接。
3. 数据湖
能处理所有类型的数据,如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等,数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。
拥有足够强的计算能力用于处理和分析所有类型的数据,分析后的数据会被存储起来供用户使用。
数据湖通常包含更多的相关信息,这些信息被访问的概率很高,并且能够为企业挖掘新的运营需求。

Q.E.D.


大数据开发工程师,精通 Spark,擅长 Java 和 Scala