大数据、人工智能与实时计算等技术的爆发式发展，催生了数据处理平台的多次迭代。从传统的数据库，到数据仓库、数据湖，再到热词迭起的“湖仓一体”，以及悄然出现的“云湖仓”或者说“云湖一体之仓”。对于关心技术趋势及信息化建设的公司和开发者来说，弄明白它们之间的具体异同很是关键。\n\n## 1. 数据仓库 VS 数据湖：关键词 - “用于什么目的”\n\n数据仓库早在20世纪80年代就已诞生，严格遵循“Schema-on-Write”机制。它通常存储高度结构化的数据（账务信息、用户报表），并通过ETL（抽取、转换、加载）严苛清洗过程。它的特性一句话：\n> 商业用户看报表一定要准，要性能好。”对应高昂成本，面对非结构化文本、点击流JSON、音视频经常力不能及。\n\n数据湖更多源于Hadoop及云存储潮流的爆发，用近乎存储原始数据的特质来弥补数据仓库不够扩展的痛点。它围绕“Schema-on-Read”，鼓励所有结构下的原数据进行整存——文件/C8JS视频/抓数都可倒入。优点是AI与特种算法有个大池随便探。死穴在于若缺少类JSON规范的管治——“湖边”一堆找不上能用其治理的残数据 ->比数据沉降无标准容易腐朽成为所谓坏数据中心‘’。\\\\n\\\\下一个结论速看速要拆分.\\\\需要升级的强管快速造台形? --没招好先再拖时间就转：下文会一起拆回答\\33\\\\；走向正红?看看有否加入特点的绝路先?下可见开：**

备注: 刚才深度显漏洞-（尝试着借助深层展开解释帮助体验本质到库可建并推导结论式应回答，放弃强行保持拟错算半型收尾稳妥返明-----抱歉进入原继

那么：