数据湖这个大坑，是怎么挖的？

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数据库等原始数据，经过ETL加工以后，就被装进了数据仓库。

数据仓库主要用于联机分析业务，通常为大数据量读取。

虽然应用场景不一样，但他们都是 结构化数据 。

在相当长的一段时间内，他们联合起来，共同满足企业的实时“交易”型业务和联机“分析性”的业务。

随着时代的发展，数据的类型越来越多，人们对数据的需求也越来越复杂。

企业越来越看重这些“ 大数据 ”的价值，希望把他们存好、用好。

这些数据，五花八门，又多又杂，怎么存呢？

索性挖个大坑吧！

这就是数据湖的原型。

说白了，数据湖就像一个“大水坑”，是一种把各类异构数据进行集中存储的架构。

为什么不是 数据河 Data River ?

因为，数据要能存，而不是一江春水向东流。

为什么不是 数据池 Data Pool

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