Оба подхода используются для хранения и анализа данных, но между ними существуют значительные отличия:
📌 1. Краткое определение
- Data Lake (Озеро данных) — централизованное хранилище, где данные хранятся в исходном виде (сыром формате), без предварительной обработки.
- Data Warehouse (Хранилище данных) — централизованное хранилище данных, которые предварительно были обработаны, структурированы и подготовлены специально для аналитики и отчетности.
📌 2. Основные различия
| Характеристика | 🟢 Data Lake | 🔵 Data Warehouse |
|---|---|---|
| Тип данных | Любые (структурированные, неструктурированные, полуструктурированные) | Структурированные данные |
| Структура и схема | Schema-on-read (схема определяется при чтении) | Schema-on-write (жесткая, заранее заданная схема) |
| Хранение данных | В сыром виде (raw data) | Предварительно очищенные и подготовленные данные |
| Цель хранения | Аналитика, исследования, машинное обучение, гибкие эксперименты | Бизнес-аналитика, отчётность, принятие решений |
| Типичные пользователи | Data Scientists, инженеры данных, аналитики | Бизнес-аналитики, руководители, менеджеры |
| Производительность запросов | Средняя, зависит от формата и обработки данных | Высокая, оптимизировано под аналитические запросы |
| Масштабирование | Легко масштабируется горизонтально | Вертикальное или горизонтальное, зависит от архитектуры СУБД |
| Технологии | Hadoop, Spark, Amazon S3, Delta Lake, Iceberg, Hudi | Amazon Redshift, Snowflake, Vertica, ClickHouse, PostgreSQL |
| Типичные сценарии | ML и AI, IoT, лог-анализ, real-time аналитика | Финансовая отчётность, KPI, отчёты, Dashboards |
📌 3. Примеры сценариев использования
| Сценарий | 🟢 Data Lake | 🔵 Data Warehouse |
|---|---|---|
| Аналитика данных IoT-устройств | ✅ Да | ❌ Нет (не подходит) |
| Рекомендательные системы, ML-модели | ✅ Да | 🔸 Ограниченно |
| Финансовые отчёты и отчёты продаж | 🔸 Частично | ✅ Да |
| Real-time аналитика | ✅ Да (через стриминг) | 🔸 Ограниченно |
| Бизнес-отчётность, dashboards | 🔸 Нет | ✅ Да |
📌 4. Схема обработки данных
🟢 Data Lake
`Data Source → Raw data (озеро данных) → Обработка (schema-on-read) → Аналитика, ML, AI`
🔵 Data Warehouse
`Data Source → ETL/ELT (обработка данных) → Структурированное хранилище (schema-on-write) → Аналитика, BI`
📌 5. Примеры технологий
🟢 Data Lake
- Хранилища: Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage
- Форматы данных: Parquet, ORC, Avro, JSON
- Технологии обработки: Apache Spark, Apache Flink, Apache Hadoop
🔵 Data Warehouse
- Реляционные БД: Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server
- Колончатые СУБД: Amazon Redshift, Snowflake, Vertica, ClickHouse
- ETL-инструменты: Apache Airflow, Informatica, Talend, DBT
📌 6. Современный подход (Lakehouse)
Сегодня популярность набирает Lakehouse-архитектура, которая сочетает преимущества обоих подходов:
- Гибкость и масштабируемость Data Lake.
- Высокая производительность запросов и транзакционность Data Warehouse.
🎯 Выводы (кратко):
- Data Lake: сначала данные, потом структура (schema-on-read), гибко, масштабируемо, сырые данные.
- Data Warehouse: сначала структура, потом данные (schema-on-write), быстрая аналитика, строгая схема.
Идеально, когда оба подхода комбинируются для решения широкого спектра аналитических задач.