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随着互联网的不断发展大数据技术在不同领域都得到了广泛的应用，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据技术发展趋势都有哪些。
为了收集、获取海量数据，各种数据存储和管理系统如雨后春笋般诞生，包括数据仓库、数据湖和数据管理架构等，开始加快走向企业应用场景中。
只是，当企业的解决方案以及平台架构开始增多，业务的复杂性也随之增加，企业需要一个标准的数据管理架构，去整合所有的数据以及多样的应用工具，包括能实现跨环境以及混合应用的管理。以往集中式架构，已经不能满足企业的业务需求了。或者说，企业需要更强大的数据分析能力，能对不同的数据源进行访问。这也是以DataFabric为核心的数据管理架构，变得越来越流行的根本原因。
理论上讲，企业需要一个核心数据库，能确保所有的数据都是新、易管理，并且是干净数据;但之前的数据架构模式不可能实现，而DataFabric则能帮助企业实现不同数据的管理，并且能把各种数据之间的关系关联起来，而不是将所有的数据倾倒在一个数据湖中。
所以，在数据的整个治理过程中，所有相关的应用都很重要。比如：我们可以通过数据仓库实现高性能、可重复的分析;而数据湖可以存储用于开发和测试的数据;DataMesh这种基于领域驱动和自服务的数据架构设计模式，可以用来管理分布式数据，因为该服务本身借鉴了微服务和ServiceMesh分布式架构思想。提到DataMesh，有人可能要问DataMesh和DataFabric是什么关系?其实，DataMesh和DataFabric在概念上都差不多，都是一种新型的数据管理架构，都致力于让数据互联互通。
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