在了解数据湖和数据仓库的特点分析之前？让我们首先探索什么是数据湖和数据仓库？然后我们简要介绍了数据湖和数据仓库的概念，以便您更好地了解湖仓库的集成。
第二类，以前的IT基础堆栈相对完整，建立了数据仓库、数据库和数据市场。希望基于现有的IT建设，升级为实时湖仓库。在这种情况下，如果原始存储是HDFS，则可以将高性能计算层和实时存储能力叠加到实时湖仓库，即从数据湖到实时湖仓库。
随着数据存储需求的不断增长，数据平台架构不断演变。经过几十年的发展，主要经历了三个阶段：数据库、数据仓库和数据湖。目前，湖仓一体化已成为数据平台发展的重要趋势。
然而，湖泊仓库的情况是不同的。数据湖和数据仓库在使用场景上非常相似。因此，湖泊和仓库的整合是必要的，这是未来每个人都必须做的，而不是锦上添花。未来，分析场景将走向实时湖泊仓库平台。现在企业正在考虑降低成本和提高效率。实时湖泊仓库可以带来巨大的价值。
基于Hadoop技术，数据湖采用全栈信创架构，是数据基础的基础，实现了行业内外全结构化数据的统一存储和管理。建立数据控制和服务系统，分析湖泊数据的使用情况，形成数据资产，做出生命周期决策和价值评估。数据湖存储中长期历史数据，支持行业内外各种类型的全结构化数据，为业务提供数据分析服务。
多样性：数据湖允许存储各种类型的数据，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据和非结构化数据(如日志文件、图像、音频和视频文件)。
偶数湖仓库一体化建设方法理论希望与传统数据仓库的实施方法兼容，避免过去数据湖着陆过程中的一些缺点；考虑多年来许多企业建立的数据平台的实际情况，抓住技术变革演变的前瞻性趋势，帮助企业的数字转型发展愿景。