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`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
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①轻松地收集数据:数据湖与数据仓库的一大区别就是, Schema On Read ,即在使用数据时才需要Schema信息;而数据仓库是Schema On Write ,即在存储数据时就需要设计好Schema。这样，由于对数据写入没有限制,数据湖可以更容易的收集数据。
②从数据中发掘更多价值:数据仓库和数据市场由于只使用数据中的部分属性,所以只能回答一些事先定义好的问题;而数据湖存储所有最原始、最细节的数据,所以可以回答更多的问题。并且数据湖允许组织中的各种角色通过自助分析工具,对数据进行分析,以及利用AI、机器学习的技术,从数据中发掘更多的价值。
③消除数据孤岛:数据湖中汇集了来自各个系统中的数据,这就消除了数据孤岛问题。
④很好的扩展性和敏捷性:数据湖可以利用分布式文件系统来存储数据,因此具有很高的扩展能力。开源技术的使用还降低了存储成本。数据湖的结构没那么严格,因此天生具有更高的灵活性,从而提高了敏捷性。
数据湖的优势：1、轻松地收集和摄入数据； 2、支持实时数据源； 3、更快地准备数据； 4、更好的可扩展性和敏捷性； 5、具有人工智能的高级分析：
数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。
它的优点：通过应用机器学习与人工智能技术实现商业智能。预测分析，如领域特定的推荐引擎。根据对历史的分析生成新的数据维度。信息追踪与一致性保障，帮助组织或企业做出更多灵活的关于企业增长的决策。
1、削减成本
因为在存储数据之前不需要设计数据的模式，所以没有前期的开发费用。且处理数据湖的Hadoop系统是开源的，因此没有额外的软件许可成本。
与传统数据仓库的不同之处在于，有了数据湖，ETL阶段就完全没有了。您不必知道存储在湖中的数据类型或者有多少字段。删除ETL过程意味着没有与许可、维护或增长数据结构相关的成本。
2、敏捷性
添加新单元或单个新项目可能会改变现有的整个数据结构，从而引发额外的成本。此外，进行这些更改所需的实现时间可能从几天到几周不等。
在数据湖中，所有的数据都已经存储，并且只有很少的变化，您可以随时查询。
这种方法帮助企业在当今不断变化的数据世界中保持敏捷性。未来几年里可能会出现新的数据格式，其中一些甚至是现在还无法预见的。因此，企业数据存储系统需要足够灵活，在不进行重大结构更改的情况下满足所有既定和突发要求。
3、多种格式
数据湖可以处理各种数据格式。即使数据湖中的一些数据看起来与其他数据无关，但从整体的角度进行组合和分析时，它可以提供基本的业务见解。
例如，如果一个数据湖包含关于客户的记录，比如姓名、年龄、去年的支出，以及客户在网上商店的行为统计图，很难看出这些细节和销售线索之间的直接联系。然而，把所有的东西放在一起，可以发现一定年龄的客户往往会更快地做出购买决定，这可能会影响销售策略。
除了多种格式，还有关于数据源的上下文透视图。常见的资源包括面向客户的应用程序、BI应用程序、销售日志等。物联网的兴起将增加数据源和格式的数量，使数据湖成为可靠的解决方案。
4、人工智能
由于数据湖使用非结构化数据，因此不适合使用传统的基于sql的工具进行查询。相反，由于大多数数据都具有合适的3v(体积、速度、多样性)，因此可以将其视为大数据并用于训练人工智能算法。
实际上，拥数据湖的目标是让信息实时(或几乎实时)准备好进行处理。这种动态的方法为公司提供了立即反应的机会。将所有数据放在同一个位置意味着在分析之前检索数据的时间更少。
5、灵活性和规模
数据湖典型的特性可能是其可伸缩性和灵活性，它可以适应企业数据的任何变化，而不需要对基础设施进行重大更改。由于整个架构是基于云的，通常通过按使用量付费的业务模型进行访问，所以任何升级或降级都意味着只需更改您的支付计划。
这种灵活性与不能实时修改的遗留系统形成了对比。数据湖可以很容易地添加或合并数据。就像是现实中的湖泊，它可以由多条河流汇集，并且可以随时添加新的河流，而不会干扰之前的设置。与此同时，遗留系统就像一个装水设施，任何改变都需要更多的瓶子、更多的标签和重新安排时间。
6、局限
尽管数据湖有很多优势，但也并不是万无一失的解决方案，也绝对不是万能药。数据湖大的风险在于，它们可能会变成数据沼泽，数据可能会被毫无意义地丢弃。
①轻松地收集数据:数据湖与数据仓库的一大区别就是, Schema On Read ,即在使用数据时才需要Schema信息;而数据仓库是Schema On Write ,即在存储数据时就需要设计好Schema。这样，由于对数据写入没有限制,数据湖可以更容易的收集数据。
②从数据中发掘更多价值:数据仓库和数据市场由于只使用数据中的部分属性,所以只能回答一些事先定义好的问题;而数据湖存储所有最原始、最细节的数据,所以可以回答更多的问题。并且数据湖允许组织中的各种角色通过自助分析工具,对数据进行分析,以及利用AI、机器学习的技术,从数据中发掘更多的价值。
③消除数据孤岛:数据湖中汇集了来自各个系统中的数据,这就消除了数据孤岛问题。
④很好的扩展性和敏捷性:数据湖可以利用分布式文件系统来存储数据,因此具有很高的扩展能力。开源技术的使用还降低了存储成本。数据湖的结构没那么严格,因此天生具有更高的灵活性,从而提高了敏捷性。
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