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数据仓库
- 数据体系严格，提前建模
- 灵活性较低
- 数据治理容易
- 数据种类单一（结构化、半结构化）
- 面向成熟数据的企业级分析与处理
- 向特定引擎开放，易获得高度优化
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数据湖
- 数据体系松散，事后建模
- 灵活性较高
- 数据治理困难
- 数据种类丰富（结构化、半结构化、非结构化）
- 面向异构数据的科学探查与价值挖掘
- 向所有引擎开放，各引擎有限优化
如何才能同时享受数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性？
湖仓一体:兼具数据湖的灵活性与,数据仓库的成长性
技术架构
关键技术
湖仓Lakehouse
Folders and files
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