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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延伸问答
数据仓库迁移时需要考虑哪些整体策略？
数据仓库迁移时需要考虑ETL优先和BI优先两种整体策略。
提升与转移和现代化方法有什么区别？
提升与转移方法是将现有工作负载快速迁移，而现代化方法则是重构平台以提高长期效率。
什么是混合迁移策略，它的优势是什么？
混合迁移策略结合了提升与转移和现代化的优点，先快速迁移后逐步现代化，以适应未来需求。
在提升与转移方法中，迁移的工作负载有什么特点？
在提升与转移方法中，工作负载以最小更改迁移到新平台，架构保持不变。
现代化方法在数据仓库迁移中有什么优势？
现代化方法允许重新构建数据平台，摆脱遗留架构限制，设计未来需求，提升长期效率。
如何选择适合的迁移方法？
选择适合的迁移方法取决于目标、约束和时间线，可以选择提升与转移、现代化或混合策略。
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