数据仓库与数据湖原理与代码实战案例讲解

数据仓库与数据湖原理与代码实战案例讲解

关键词：

• 数据仓库（Data Warehouse）
• 数据湖（Data Lake）
• 数据集成（Data Integration）
• ETL（Extract, Transform, Load）
• 数据质量（Data Quality）

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着互联网和物联网的发展，企业收集和产生的数据量呈指数级增长。传统的数据库管理系统难以应对如此大量的数据处理需求，特别是在实时分析和大量数据查询方面。为了满足业务需求，企业开始探索新的数据存储解决方案，其中数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）两种技术方案因其各自的优势而备受青睐。

1.2 研究现状

数据仓库和数据湖在企业级数据管理中扮演着至关重要的角色。数据仓库主要用于支持决策支持系统（DSS）和数据挖掘，它通过预先构建的数据模型来提供快速、一致的数据访问。而数据湖则是面向大规模原始数据存储，提供高灵活性和低维护成本的解决方案。随着大数据技术的发展&