第十九章:数据湖与数据科学
1.背景介绍
在当今大数据时代,企业面临着海量异构数据的挑战。传统的数据仓库难以有效处理非结构化和半结构化数据。数据湖(Data Lake)应运而生,成为大数据存储和分析的新范式。数据湖提供了一个统一的数据存储平台,支持多种数据类型和处理方式,为数据科学(Data Science)提供了丰富的数据资源。
1.1 大数据时代的数据管理挑战
1.1.1 数据量爆炸式增长
1.1.2 数据类型多样化
1.1.3 数据处理实时性需求
1.2 传统数据仓库的局限性
1.2.1 难以处理非结构化数据
1.2.2 数据加载和处理效率低
1.2.3 缺乏灵活性和可扩展性
1.3 数据湖的兴起
1.3.1 统一的数据存储平台
1.3.2 支持多种数据类型
1.3.3 灵活的数据处理方式
2.核心概念与联系
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