业界趋向于湖仓一体，旨在结合数据湖的灵活性和数据仓库的高效性。这种架构通常将热数据（高查询频率）放在优化过的数据仓库中，冷数据则存放在数据湖以降低成本。通过远程访问和弹性计算，保证查询性能不受影响。
业界湖仓一体的出现，旨在简化架构，降低成本，提高效率。其基本模式是将热数据（频繁查询）存放在高效计算的仓库，冷数据存放在成本更低的数据湖中，通过数据仓库访问湖中的数据。如阿里云的MaxCompute+Hologres、华为云湖仓一体等都是实例。
实验架构改造。实验数据入湖，架构改造基于主流公有云，采用湖仓一体、存算分离架构，选用StarRocks作为OLAP引擎，满足数据合规和多租户接入。在腾讯云引入TBDS，海外公有云引入Databricks，提供数据入湖通道。湖上建仓，需要通用的OLAP引擎支持湖仓一体生态，同时具备本地存储+计算能力。
湖仓一体技术的引入，不仅解决了数据冗余、时效性差、数据一致性问题和运维难度大等传统架构的问题，还为大数据分析提供了更加高效、灵活和统一的数据处理平台，为企业的数据分析工作提供了有力的支持。
湖仓一体的核心优势在于简化交付流程，加速数据获取，降低大数据分析的复杂性和成本。它通过构建统一的数据管理平台，提升了数据科学家的创新空间，为数据驱动的决策提供了有力支持。
湖仓一体架构在机器学习覆盖各行各业的时代，可以从根本上简化企业数据基础架构并加速创新。Lakehouse 为用户提供了数据版本控制、治理、安全性和 ACID 属性，即使对于非结构化数据也是如此。Lakehouse 降低了成本，同时保留了简单、成本效益高和能服务于各种数据应用程序的核心属性。
数据湖是一种集成存储和管理数据的基础设施，旨在帮助企业更好地利用数据来驱动决策。数据湖具有以下作用：数据集成：数据湖可以集成各种类型的数据源，包括结构化、半结构化和非结构化数据，从而可以轻松地访问和分析数据。
数据湖有多种用途，包括数据存储、处理、分析和可视化等。数据存储 数据湖的主要功能之一是作为大规模数据存储的仓库。随着数字化进程的加速，数据量急剧增长，数据湖能够提供近乎无限的存储空间，满足各种类型数据的存储需求。
在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
华为云的数据中台产品提供了统一的数据湖架构，能够将多个数据源整合在一起，使用户能够方便地进行数据查询、分析和挖掘。 阿里云的数据中台产品配备了丰富的数据模型和数据挖掘工具，能够帮助用户快速构建数据应用。
大数据就像蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样，和这个相像，大数据并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
1、数据湖是一个用于存储和处理大规模数据的集中式存储系统。数据湖是一个用于存储各种原始格式数据的集中式存储库。它能够处理结构化和非结构化数据，并能够存储来自各种来源的数据。与传统的数据存储解决方案不同，数据湖的设计旨在实现可扩展性和灵活性，允许在大数据上运行分析并处理大规模的数据流。
2、数据湖是一种用于存储和管理大量数据的基础设施。数据湖是一个集中式存储和处理大量数据的平台，具有高性能的计算能力和可扩展的存储系统。下面详细介绍数据湖的相关内容。首先，数据湖主要用于存储大数据。随着信息技术的发展，各种类型的数据呈爆炸式增长，如社交媒体数据、物联网数据等。
3、什么是数据湖数据湖是一个集中式存储库，是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库，它允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。
4、数据湖是一种集成存储和管理数据的基础设施，旨在帮助企业更好地利用数据来驱动决策。数据湖具有以下作用：数据集成：数据湖可以集成各种类型的数据源，包括结构化、半结构化和非结构化数据，从而可以轻松地访问和分析数据。
5、数据湖详解数据湖起源于2010年，由Pentaho的CTO James Dixon提出，它比喻为一个天然的湖泊，接纳来自各种源头的原始数据，提供无预处理的存储和探索环境。
数据湖是一个用于存储和处理大规模数据的集中式存储系统。数据湖是一个用于存储各种原始格式数据的集中式存储库。它能够处理结构化和非结构化数据，并能够存储来自各种来源的数据。与传统的数据存储解决方案不同，数据湖的设计旨在实现可扩展性和灵活性，允许在大数据上运行分析并处理大规模的数据流。
什么是数据湖数据湖是一个集中式存储库，是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库，它允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。
数据湖是一种用于存储和管理大量数据的基础设施。数据湖是一个集中式存储和处理大量数据的平台，具有高性能的计算能力和可扩展的存储系统。下面详细介绍数据湖的相关内容。首先，数据湖主要用于存储大数据。随着信息技术的发展，各种类型的数据呈爆炸式增长，如社交媒体数据、物联网数据等。
数据湖详解数据湖起源于2010年，由Pentaho的CTO James Dixon提出，它比喻为一个天然的湖泊，接纳来自各种源头的原始数据，提供无预处理的存储和探索环境。