数据库的特点：一、只能处理结构化数据进行处理，而且这些数据必须与数据仓库事先定义的模型吻合。二、处理结构化数据，将它们或者转化为多维数据，或者转换为报表，以满足后续的高级报表及数据分析需求。三、通常用于存储和维护长期数据，因此数据可以按需访问。我们知道每个行业、企业都有自己的业务特点，数字化诉求也不一样，AntDB数据库十多年的技术沉淀和经验积累为行业赋能，为企业的数字化转型、智能化运营提供最底层最关键的数据支持和服务。AntDB数据库，一款在通信行业得到充分使用的业内领先的国产数据库，帮助客户进行OLTP 与OLAP一站式处理的数据库产品，具备丰富配套工具和完整服务体系。AntDB 先进的云原生分布式架构设计，支持峰值每秒百万笔的电信核心交易，数据处理能力、系统吞吐量、交易安全性在行业内领先。
数据湖相当于一个汇集着来自各个异构数据源的 原生态数据，不经过加工清洗数据 ，数据的格式也五花八门， 结构化和半结构化和非结构化的数据 都能够被数据湖管理起来。
那么就引申出 数据湖的特点 ：
数据湖和数据仓库可以用来互补，数据湖可以在非结构化数据处理方面扩展业务能力。对于许多公司来说，通过数据湖来增强现有的数据仓库，已经被证明是一种高效的方式
数据湖的本质 ，是由 数据存储架构+数据处理工具 组成的解决方案。
数据架构存储 ：要求要有足够强大的扩展性和可靠性，才能存得下和存得久要入湖的数据，比如AmazonWebServices亚马逊云科技的S3云对象存储。
数据处理工具 ：主要解决2类问题，一类是把数据移动到湖里，一类是管理湖里的数据。
总结：数据湖不只是个“囤积”数据的“大水坑”，除了用存储技术构建的湖底座以外，还包含一系列的数据入湖、数据出湖、数据管理、数据应用工具集，共同组成了数据湖解决方案。
数据沼泽 ：各式各样的数据都往"湖里倾倒"，缺乏元数据管理，最终会把好好的数据湖变成了数据沼泽，导致数据湖中的数据使用困难。
数据重力 ：指的是随着数据积累越来越多，则要移动它们就越来越难，这便是所谓的数据重力。
Lake House，即所谓的 湖仓一体架构 ， 数据湖和数据仓库相结合发挥作用，实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动 。比如湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。
Lake House不仅要把湖、仓打通，还要克服“数据重力”，让数据在这些服务之间按需来回移动：入湖、出湖、环湖……
智能湖仓的设计， 采用各下游组件都“环湖而造”的理念 ，既可以直接操纵湖内数据，也可以从湖中摄取数据，还可以向湖中回注数据，同时环湖的服务彼此之间也可以轻松交换数据。
上面这个六层架构，从数据源定义、数据摄取和入湖入仓，到湖仓打通与集成，再到数据出湖、数据处理和数据消费，一气呵成，各种云上数据服务无缝集成在一起，创新了未来一个新的大数据解决方案。
编译：诚历，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家，Apache Sentry PMC，Apache Commons Committer，目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。
像公有云数据湖和 Delta Lake 这样的平台指出了一个中央数据枢纽的趋势，用来支持决策和AI驱动的自动化决策。
数据仓库是否再次加入这股浪潮呢，或者会逐渐消亡？
如果你不清楚这个问题的答案也很正常。数据仓库在一方面目前仍处于热门阶段。笔者作为一个长期的行业观察者，看到了在不断创新和创业活动浪潮下行业的快速发展。
这种趋势基本上始于十年前标准设备进入数据仓库主流，然后随着市场向新一代云数仓转移逐渐获得了新动力。在过去几年中，一个云数仓供应商（Snowflake） 在市场上获得了非常多的支持。
但在另一方面，数据仓库也不断被行业中的新事物所冲击，例如大数据、机器学习和人工智能。这种趋势造成了数据仓库在企业IT优先级下降的印象，但事实上大多数组织至少有一个或者多个数据仓库服务于各种下游应用程序。
数据仓库一直作为企业核心工作服务，是几年前我觉得数据仓库远未消亡的原因，这也可能解释了为什么其他观察者认为他们必须重新定义数据仓库的概念，以使其在数据湖和云计算时代保持相关性。
许多人认为“数据湖”正在迅速发展成为下一代数据仓库。对于那些不熟悉这个概念的人来说，数据湖是多结构数据的系统或存储库，它们以原始格式和模式存储，通常作为对象“blob”或文件存储。
数据湖通常用作所有企业数据的单个存储，包括源系统数据的原始副本和用于生成报告，可视化，数据分析和机器学习等任务的转换数据。它们包含分布式文件或对象存储，机器学习模型库以及高度并行化的处理和存储资源集群。并且，数据库通常在读取时使用模式，并使用统计模型从中提取有意义的相关性和模式，而不是对它们存储的对象强制执行通用模式和语义。
这些都与Inmon和Kimball核心概念不一致，这些概念为大多数专业人员的数据仓库方法提供了信息。从根本上说，一个数据仓库主要用来聚合，保留和管理官方认可的“单一版本的真实”数据记录。此概念与所管理数据的特定应用程序域以及使用它的特定用例无关。
如果你怀疑我在那个分数上说的话，请看看Bill Inmon对数据仓库的定义以及Inmon和Ralph Kimball框架的比较。数据仓库通常都是关于数据驱动的决策支持，这使得它可以很好地扩展到AI驱动的推理的新世界。
在过去的一年中，一些备受瞩目的行业公告标志着数据仓库角色的转变。尽管决策支持（也称为商业智能，报告和在线分析处理）仍然是大多数数据仓库的核心用例，但我们看到了其向决策自动化的稳步转变。换句话说，数据仓库现在正支持着数据科学管道，为数据驱动的推理构建了机器学习应用程序。
新一代数据仓库实际上是数据湖，对那些用于构建和训练机器学习模型的清洗，整合和验证的数据进行管理。例如，去年秋天在Amazon re：Invent 大会上，亚马逊网络服务公布了AWS Lake Formation。这种新的托管服务的明确目的是简化和加速安全数据湖的设置。然而，AWS Lake Formation 拥有云数据仓库的所有特点，尽管AWS并没有这样称呼它，实际上已经提供了一个面向决策支持应用程序的经典数据仓库。
AWS Lake Formation的架构和功能类似于数据仓库。实际上，AWS以这种方式来描述它：“数据湖是一个集中的，策划的和安全的存储库，它以原始形式存储所有数据并为分析做好准备。通过数据湖，您可以分解数据孤岛并组合不同类型的分析，以获商业洞察力并指导更好的业务决策。“
另一个例子是 Databricks 最近宣布的 Delta Lake开源项目。 Delta Lake的明确目的（现在可以在Apache 2.0许可下使用）类似于AWS Lake格式：通过对数据湖中维护的数据集的聚合，清洗，管理和治理，以支持机器学习。
Delta Lake 位于现有的内部部署或云数据存储平台之上，可以从Apache Spark访问，例如HDFS，Amazon S3或Microsoft Azure blob存储。 Delta Lake将数据存储在Parquet中，以提供Databricks所称的“事务存储层”.Parquet是一种开源的列式存储格式，无论数据处理框架的选择如何，都可用于Hadoop生态系统中的任何项目。它通过乐观并发可串行化，快照隔离，数据版本控制，回滚和模式实施来支持ACID事务。
Delta Lake和AWS Lake Formation之间的一个关键区别是 Delta Lake 处理该管道中的批量和流数据。另一个是Delta Lake支持所有数据的ACID事务，允许数百个应用程序同时进行多次写入和读取。此外，开发人员可以访问每个Delta Lake的早期版本，以进行审计，回滚或重现其MLFlow机器学习实验的结果。
在最广泛的层面上，Delta Lake似乎与使用最广泛的开源数据仓库项目 Apache Hive 竞争，尽管 Hive 完全依赖基于 HDFS 的存储，并且直到最近才解决对ACID交易的支持。Hive 3一年前被宣布终于为基于Hadoop的数据仓库提供ACID支持。 Hive 3使用delta文件为事务CRUD（创建读取更新删除）表提供操作的原子性和快照隔离。
这些最近的行业公告 - AWS Lake Formation，Delta Lake和Hive 3预测是数据湖成为所有决策支持和决策自动化应用以及所有交易数据应用的治理中心的日子。为了加速这些趋势，Hive 3和Delta Lake等开源项目需要在供应商和用户之间获得更广泛的吸引力。
“数据仓库”这一术语可能主要指的是商业智能结构化数据的受管理的多域存储。但是，底层数据平台将继续发展，为基于云的人工智能管道提供核心数据治理基础。
AI而非BI正在推动企业数据仓库的发展。
作者：EMR
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