最近开始面试，面试中经常被问道“数据仓库和数据湖之间有什么区别和相同之处”。写下此篇博客，用以加深和引导大家更好的理解这两个概念~
首先，必须要承认一点的就是，IT界真的是一个非常喜欢“创造”的行业，这里的“创造”打上了引号其实是特指整个行业喜欢造新词，刻意的创造一些新词汇/新概念用以凸显（我也不知道是为了凸显高大上，还是为了凸显深奥晦涩），反正很多概念捏揉起来，确实有时间让人望而却步！不过，但凡多花一些时间去理解吸收，也就感叹不过如此~
1. 什么是数据仓库？
数据仓库的概念最早由美国学者Bill Inmon在1990年在《数据仓库：管理信息的革命》一书中正式提出。当时，随着计算机技术的普及，企业的数据量呈现爆炸式增长。传统的数据库无法满足企业对数据分析的需求，因此数据仓库应运而生。
1.1 数据仓库的定义主要有以下4个方面：
面向主题： 数据仓库的数据是按照业务主题进行组织的，这样可以方便用户进行分析和查询。
集成： 数据仓库的数据来自多个业务系统，经过整合后存储在一个集中的存储库中。
相对稳定： 数据仓库的数据相对稳定，不像业务系统的数据那样经常发生变化。
反应历史变化： 数据仓库的数据可以反映企业的历史数据，这对于企业进行分析和决策非常重要。
1.2 数据仓库具有以下3个主要特性：
数据一致性： 数据仓库的数据必须是一致的，这对于数据分析的准确性非常重要。
数据完整性： 数据仓库的数据必须是完整的，这对于数据分析的有效性非常重要。
数据安全性： 数据仓库的数据必须是安全的，这对于企业的竞争力非常重要。
其中，不管数据仓库在这几年如何发展，有一点可以肯定的就是，数据仓库的核心目的就是为了：支持管理决策。
2. 什么是数据湖？
如果说数据仓库是正儿八经的从学校走出来的技术概念，那么数据湖就是完全由企业或各种IT公司提出的。最早可以追溯到2001年，当时 Hadoop 项目的创始人 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 提出了 “Data Lake” 的概念。他们认为，随着数据量的不断增长，企业需要一种更灵活的数据存储方式，能够存储各种格式的数据。
2.1 数据湖的定义
数据湖（Data Lake）是一种是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施，用于存储所有结构化、半结构化和非结构化数据，包括来自不同来源、不同格式的数据。数据湖可以按原样存储数据，无需先对数据进行结构化处理，并可以运行不同类型的分析，包括控制面板和可视化、大数据处理、实时分析和机器学习。
2.2 数据湖通常具有以下特性
多格式：数据湖可以存储各种格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
统一存储：数据湖可以为企业提供一个单一的存储位置，用于存储所有数据。
灵活分析：数据湖可以用于各种分析，包括传统分析、实时分析和机器学习。
随着数据量的不断增长，数据湖的使用越来越普遍。数据湖可以帮助企业更有效便捷地存储和管理数据，并进行更深入的分析。
近年来，随着大数据和人工智能的兴起，数据湖也开始面临新的挑战。大数据通常包含大量非结构化数据，传统的数据仓库难以处理。因此，数据湖开始与大数据技术融合，形成了新的数据湖架构，例如湖仓一体等。
3 数据仓库 VS 数据湖
3.1 数仓和数据湖的相同点
通过以上二者的介绍不难看出，数据仓库和数据湖都具有以下相同点：
- 两者都是用于存储和管理数据的技术。
- 两者都可以用于进行数据分析。
- 两者都需要数据治理和安全措施。
3.2 数仓和数据湖的区别：
