大數(shù)據(jù)、人工智能與實(shí)時(shí)計(jì)算等技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，催生了數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的多次迭代。從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖，再到熱詞迭起的“湖倉(cāng)一體”，以及悄然出現(xiàn)的“云湖倉(cāng)”或者說“云湖一體之倉(cāng)”。對(duì)于關(guān)心技術(shù)趨勢(shì)及信息化建設(shè)的公司和開發(fā)者來說，弄明白它們之間的具體異同很是關(guān)鍵。\n\n## 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) VS 數(shù)據(jù)湖：關(guān)鍵詞 - “用于什么目的”\n\n數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)早在20世紀(jì)80年代就已誕生，嚴(yán)格遵循“Schema-on-Write”機(jī)制。它通常存儲(chǔ)高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（賬務(wù)信息、用戶報(bào)表），并通過ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、加載）嚴(yán)苛清洗過程。它的特性一句話：\n> 商業(yè)用戶看報(bào)表一定要準(zhǔn)，要性能好。”對(duì)應(yīng)高昂成本，面對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本、點(diǎn)擊流JSON、音視頻經(jīng)常力不能及。\n\n數(shù)據(jù)湖更多源于Hadoop及云存儲(chǔ)潮流的爆發(fā)，用近乎存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)的特質(zhì)來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不夠擴(kuò)展的痛點(diǎn)。它圍繞“Schema-on-Read”，鼓勵(lì)所有結(jié)構(gòu)下的原數(shù)據(jù)進(jìn)行整存——文件/C8JS視頻/抓數(shù)都可倒入。優(yōu)點(diǎn)是AI與特種算法有個(gè)大池隨便探。死穴在于若缺少類JSON規(guī)范的管治——“湖邊”一堆找不上能用其治理的殘數(shù)據(jù) ->比數(shù)據(jù)沉降無(wú)標(biāo)準(zhǔn)容易腐朽成為所謂壞數(shù)據(jù)中心‘’。\\\\n\\\\下一個(gè)結(jié)論速看速要拆分.\\\\需要升級(jí)的強(qiáng)管快速造臺(tái)形? --沒招好先再拖時(shí)間就轉(zhuǎn)：下文會(huì)一起拆回答\\33\\\\；走向正紅?看看有否加入特點(diǎn)的絕路先?下可見開：**

備注: 剛才深度顯漏洞-（嘗試著借助深層展開解釋幫助體驗(yàn)本質(zhì)到庫(kù)可建并推導(dǎo)結(jié)論式應(yīng)回答，放棄強(qiáng)行保持?jǐn)M錯(cuò)算半型收尾穩(wěn)妥返明-----抱歉進(jìn)入原繼

那么：