【摘 要】
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<正>数据湖或hub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。但数据量越大,越需要各种不同种类的存储。数据湖的一部
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<正>数据湖或hub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。但数据量越大,越需要各种不同种类的存储。数据湖的一部分价值是把不同种类的数据汇聚到一起,另一部分价值是不需要预定义的模型就能进行数据分析。现在的大数据架构是可扩展的,并且可以为用户提供越来越多的实时分析。在商业智能(BI)和数据仓库还没有被淘汰的今天,大数据分析和大数据湖正在向更多类型的实时智能服务发展,这些实时的智能服务可以支持实时的决策制定。数据湖架构面向多数据源的信息存
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