Databricks
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从数据仓库到湖仓：Databricks的迁移方法
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
数据仓库迁移需考虑整体策略，包括ETL优先和BI优先。选择“提升与转移”或“现代化”方法会影响架构设计。提升与转移快速迁移现有工作负载，而现代化则重构平台以提高长期效率。混合策略结合两者优点，先快速迁移后逐步现代化，以适应未来需求。
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关键要点
- 数据仓库迁移需考虑整体策略，包括ETL优先和BI优先。
- 选择“提升与转移”或“现代化”方法会影响架构设计。
- 提升与转移快速迁移现有工作负载，而现代化则重构平台以提高长期效率。
- 混合策略结合两者优点，先快速迁移后逐步现代化，以适应未来需求。
- 提升与转移方法涉及将现有数据模型和代码库以最小更改迁移到新平台。
- 现代化方法则是重新构建数据平台，设计未来需求，摆脱遗留架构限制。
- 混合迁移策略平衡速度与长期价值，先快速迁移后进行现代化。
- 在混合策略中，可以集成新的数据源，实施数据产品策略，推动业务决策。
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