数据湖与云数据仓库：选择正确的架构

本指南比较了数据湖和云数据仓库架构，重点介绍了它们在数据存储、查询性能、治理和成本方面的差异。数据湖因其读时模式（schema-on-read）方法和低成本对象存储，非常适合存储用于机器学习和高级分析的原始、多格式数据。相反，云数据仓库针对结构化数据和用于商业智能的高并发SQL查询进行了优化，采用写时模式（schema-on-write）方法。数据湖仓（Data lakehouses）被提出为一种解决方案，它结合了两者优点，在数据湖存储上提供ACID事务和BI级性能。 AI

影响 为选择支持AI和机器学习工作负载的数据架构提供了指导。

排序理由 该集群包含Databricks的两篇博客文章，解释了不同的数据存储架构，作为信息指南，而不是新产品发布或重大行业事件。

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