Azure Data Lake Analytics Vs Azure SQL数据仓库

我正在使用ADF连接到源并将数据导入Azure data Lake store。在将数据放入data Lake Store之后，我想进行一些转换、聚合，并在SSRS报告中使用这些数据，以及创建多维数据集

谁能告诉我哪一个是最好的选择（Azure Data Lake Analytics或Azure SQL DW）

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我想在Data lake之后决定采用哪种方法。

您的数据大小是多少？Azure Data Lake更适用于PB大小的大数据处理，Azure SQL数据仓库适用于大型关系DWH解决方案（从250/500 GB及以上开始）

使用Azure Data Lake，您甚至可以将数据湖中的数据提供给NoSQL数据库、SSAS多维数据集、数据集市，或者直接进入Power BI。使用Azure SQL数据仓库，您可以拥有多维数据集、Power BI报告和SSR

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如果需要SQL Server报表服务、集成服务（和复杂的SSIS逻辑）和AnalysisServices（SSAS），可以更好地考虑Azure SQL VM。

< P>微软Azure不再投资Azure数据湖泊分析（ADLA），您可以明显地看到，在过去几年中，ADLA中几乎没有任何增强/更新。而另一方面，Azure SQL数据仓库是他们的旗舰服务（最近命名为Azure synapse analytics），因此得到了快速的增强和更新。Synapse基于MPP架构，提供大数据计算所需的所有功能。

不再有Azure SQL DW。我们现在拥有的是Azure Synapse（与Azure DW相同）和Azure Synapse分析（而不是Azure Datalake分析）。Microsoft正在停止支持（开发）USQL和Azure Datalake分析。如果您的数据量很大，并且您希望使用Polybase技术，那么最好的选择是Azure Synapse和Azure Synapse Analytics。您可以通过使用Databricks进行分析来丰富您的ADF。通过使用Polybase，您可以进行ELT而不是ETL。

可能重复感谢阿尔贝托。数据量巨大，计划将Data lake store用作暂存层，并将其用于将来使用ADLA进行分析，以及用于可视化规划，以创建以ADL为源的Azure DW。据我所知，我们不能使用ADLA而不是Azure SQL DW rite？用于可视化目的。