Hadoop数据仓库和数据湖都是用于存储和处理大数据的解决方案，但它们之间有一些关键的区别。
数据仓库是一个结构化的存储系统，用于存储已经清洗和整理过的数据，以便进行分析和报告。数据仓库通常采用星型或雪花型的数据模型，并且数据结构和模式是提前定义好的。
数据湖是一个存储原始、未处理和未清洗的数据的集合，数据湖不需要提前定义的数据结构，可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据仓库通常采用ETL（提取、转换、加载）过程将数据从不同的来源中提取、清洗和加载到仓库中，而数据湖则更加灵活，可以接收来自各种来源的数据，而不需要提前清洗。
数据仓库通常用于支持经典的商业智能和数据分析用例，而数据湖更适合用于大数据分析、机器学习和人工智能等高级分析用例。
总的来说，数据仓库更适合用于处理结构化数据和支持传统的商业智能用例，而数据湖更适合用于处理大规模的原始数据、实时数据和多样化的数据类型。在实际应用中，公司通常会同时使用数据仓库和数据湖来满足不同的数据存储和分析需求。
