数据湖中可信赖的数据层能否替代数据仓库？

在数据湖中构建可信赖的数据层确实可以替代数据仓库的一部分功能，但并不能完全替代。数据仓库可以被视为一个数据集市，用于存储结构化数据，并为企业决策提供支持。而数据湖则是一个存储所有数据类型的数据存储库，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

下面是使用 AWS 服务构建可信赖的数据层的示例代码：

建立数据湖存储桶：

import boto3
s3 = boto3.client('s3')
response = s3.create_bucket(
    ACL='private',
    Bucket='my-datalake-bucket',
    CreateBucketConfiguration={
        'LocationConstraint': 'eu-west-1'
    }
)
print(response)

将数据湖中的数据导入到数据仓库：

import boto3
import newrelic
import pg8000

config = newrelic.agent.Config(file('newrelic.ini'))
newrelic.agent.initialize(config)

s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('my-datalake-bucket')
key_prefix = 'data/'

for obj in bucket.objects.filter(Prefix=key_prefix):
    body = obj.get()['Body'].read().decode('utf-8')
    rows = body.strip().split('\n')
    rows = [row.strip().split('\t') for row in rows]
    
    conn = pg8000.connect(user='myuser', password='mypassword', host='myhost', port=5439, database='mydatabase')
    cursor = conn.cursor()
    for row in rows:
        cursor.execute("INSERT INTO mytable (col1, col2) VALUES (%s, %s)", row)
    conn.commit()
    conn.close()