云数据仓库ADB 数仓版和湖仓版有什么不同？

云数据仓库ADB的数仓版和湖仓版有以下不同：

数据存储方面

• 数仓版：通常主要存储结构化数据，在数据入库前一般会进行严格的清洗、转换和格式化等操作，以符合特定的数据模型和 schema 要求，数据以较为规整、统一的格式存储，便于快速查询和分析。
• 湖仓版：支持存储结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据。可以直接存储原始数据，如日志文件、图像、视频等，数据在存储时可以保持原始形态，在分析时再根据需求进行相应的处理和转换。

数据处理能力方面

• 数仓版：侧重于高效处理结构化数据的查询和分析任务，针对复杂的 SQL 查询、聚合计算、多维分析等场景进行优化，能够快速响应报表生成、指标计算等业务需求。
• 湖仓版：除了支持传统的 SQL 查询分析外，还能很好地满足数据科学、机器学习等对数据处理的多样化需求。引入了如Spark等开源引擎，可支持更复杂的离线处理场景和机器学习场景。

元数据管理方面

• 数仓版：有自己独立的元数据管理体系，主要管理数仓内的表结构、索引、分区等元数据信息，以保障数仓内数据的高效组织和管理。
• 湖仓版：推出了统一的元数据管理服务，不仅管理仓内的元数据，还涵盖了数据湖的元数据及权限管理，让湖仓数据的流通更顺畅，实现湖仓中的元数据/权限可互通。

应用场景方面

• 数仓版：适用于传统的商业智能（BI）场景，如生成财务报表、销售数据分析、运营指标统计等，为企业的决策层提供数据支持，帮助进行业务洞察和决策制定。
• 湖仓版：更适合数据中台、实时数仓以及需要对全量数据进行实时访问的场景，例如在数字化转型过程中，对客实时查询、历史数据服务平台，或 IoT 物联网系统中实时处理海量数据的需求。

架构开放性方面

• 数仓版：一般以自身的架构和技术体系为主，与外部系统的集成主要通过标准的JDBC、ODBC等接口，以实现与常见的BI工具、ETL工具等的对接。
• 湖仓版：具有更强的开放性和兼容性，拥抱开源技术，支持多种开源的数据湖格式，如Hudi、Delta等，还提供了面向内存列存格式Arrow的Lakehouse API服务，便于第三方引擎集成。

湖仓版在数仓版高性能在线分析的基础上，增加了低成本的离线处理和机器学习能力。湖仓一体架构能够解决大规模、成本和隔离问题，通过一份全量数据支持离线和在线两种场景，从而避免数据同步引起的数据一致性和时效性问题。
湖仓版提供从数据采集、存储、计算到应用的全面升级，支持将源端数据实时同步至湖（Hudi on OSS）或仓（C-Store），并具备Spark多语言可编程计算引擎的支持以及计算资源与存储资源的按需弹性扩容能力。适用于离线处理、多源聚合分析、预测洞察等业务场景。
数仓版（3.0）则专注于海量数据实时写入可见和高性能在线分析，同样支持计算存储分离架构下的弹性扩展，并提供冷热数据分层存储以降低成本。适用于构建实时数据仓库、大数据量复杂查询、历史数据分析、日志分析等场景。
数仓版有弹性模式（单机版和集群版）和预留模式两种形态。其中，湖仓版不支持单机版部署，而集群版具备分布式能力和更完整的产品功能。
总结来说，湖仓版更适合需要兼顾在线分析与离线处理，以及进行机器学习等高级分析的企业用户；而数仓版更聚焦于对海量实时数据进行高效分析处理的场景。同时，用户可以根据实际需求，选择将数仓版变配为湖仓版来体验更多功能和优化资源配置。此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”