架构设计：
离线数仓
实时数仓
湖仓一体
数据治理：数据质量管理、元数据管理、安全管理(Kerberos)、
数据仓库：面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史数据变化的数据集合、数仓中的数据时候有组织的存储数据集合、用于对管理决策过程的支持
大数据架构演进：
离线数仓大：
lambda架构（离线处理+实时链路）
lambda架构（离线数仓+实时数仓）
Kappa架构
实时数仓（流批一体）
湖仓一体实时架构
数据库与数据仓库的区别：
数据库是OLTP、数据仓库是OLAP
数据范围：数据库；当前状态数据、数据仓库：存储完整、反应历史数据变化的数据
数据变化：数据库：支持频繁的增删改、数据仓库：可增加、查询、无更新、删除操作，一般是T+1的数据，
应用场景：数据库：面向业务交易 数据仓库：面向分析、侧重决赛分析
处理数据量：数据库：频繁、小批次、高并发、低延迟；数据仓库：非频繁、大批量、高吞吐、有延迟
