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独家 : 关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知(附链接)

2019-08-20 18:00



审视现实-数据仓库和数据湖之间的区别


这种必须在数据湖和数据仓库之间二选一的认知错误地限制了讨论的框架。当人们通过询问数据仓库是否过时来开启讨论时,似乎在告知是时候抛弃你的企业级数据仓库。这些问题的出发点都有误,而且正在引你误入歧途。


通常,一家公司需要就某一特定的设计模式进行某种形式的技术投资时,就会引发这些问题的讨论。例如,他们声称某些操作可以或必须发生在数据仓库中,然后将这些操作定义为是采用数据湖架构的限制和风险。


那供应商推广的数据湖架构限制示例是什么?


供应商会说数据湖无法像数据仓库那样便于按需扩展计算资源,从而它是受限的。这是真的,但具有误导性。就这就像抱怨汤姆布拉迪肯定是一名可怕的运动员,因为他从未在职业橄榄球生涯中打过本垒打。既然汤姆布拉迪是一名橄榄球运动员,你会期望他成为一名在芬威棒球场投球飞过左外野全垒打墙的全垒打投球手吗?不。


Pesky'pole

https://www.youtube.com/watch?v=ZdiCbHh5U7w


那么,为什么供应商和咨询公司会在这里应用数据仓库计算概念?


事实上,声称数据湖没有计算资源是一种FUD行销手法。数据湖无法按需扩展计算资源,是因为没有需要扩展的计算资源。


FUD行销手法

https://en.wikipedia.org/wiki/Fear,_uncertainty_and_doubt




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