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线图中，Lakehouse湖仓一体技术已成为主流架构，其主要观点是结合 数据湖 和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。 数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企业用一份数据，按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载，加速数据在湖内来自：百科![]()
删改的功能或者性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。各司其职，互不干扰。简单一句话可以把它理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 数据仓库服务 GaussDB(DWS)来自：百科![]()
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、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。 CDM 任务基于分布式计算框架，自动将任务切分为独立的子任务并行执行，能够极大提高数据迁移的效率。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。 实时监控 HOT来自：专题![]()
持文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务和对象存储等数据源，无论是客户自建还是公有云上的数据源 本地数据迁移上云 本地数据是指存储在用户自建或者租用的IDC中的数据，或者第三方云环境中的数据，包括关系型数据库、NoSQL数据库、OLAP数据库、文件系统等。 这个来自：百科
