他只用了三小时，就同时搞定了数据湖 & 数据仓库的搭建 | Q推荐

随着云时代的来临，“大数据”在各行各业，特别是在互联网领域的日常运营中生成、累积。一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满 1.68 亿张 DVD；发出的邮件有 2940 亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达 200 万个（相当于《时代》杂志 770 年的文字量）……

面对如此庞大的数据量，别说真正利用大数据分析所产生的实际价值，数据收集工作就足以让开发者“顿足搓手”一番。提到可以存储、管理所有数据，最常被数据科学家使用到的两种方式莫过于：数据湖和数据仓库。

数据湖作为一个集中的存储库，可以存储任意规模的所有结构化和非结构化数据，而数据仓库则是一种数据存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，是包含多种数据的存储库。其中，数据湖主要存储未经处理的原始数据，而数据仓库是存储经过处理的和精炼的数据。

尽管数据湖和数据仓库的原始数据、处理数据的结构截然不同，但大多数公司可能都有所需要。正如，技术没有绝对的好坏，关键还得看使用场景。

那么，不同的业务场景应当对应怎样的存储方式？数据湖 & 数据仓库又将如何快速构建？在 7 月 AWS 在线研讨会，小编就将为大家带来了三场聚焦于 AWS 在数据仓库、数据湖和大数据分析上的落地与创新实践的免费课程，带你一网打尽关于大数据的那些事！

身处大数据的爆发之年的开发者们

扫描下方二维码

快速进阶适合你业务需求的

大数据技术学习路线吧

活动费用：免费！

活动地址：线上直播 ！

（直播链接将于直播前一天发送到您的手机短信和邮箱）

活动时间：7 月 11 日／18 日／25 日（周四）下午 14:00～15:30