什么是数据湖

数据湖的核心是能够存储各种格式的数据，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如CSV和JSON）以及非结构化数据（如电子邮件和文档）。因此，搭建数据湖的首要步骤是建立一个集中式存储库，能够高效地收集和存储来自多个数据源的海量数据。数据湖采用分布式并行架构，可以显著提高数据处理速度，并支持实时数据传输。

数据湖的最终目标是为组织内的数据科学家、数据开发人员和业务分析师等角色提供数据分析能力。数据湖应当支持各种开源和商业分析工具，允许用户直接在数据湖上运行分析，而无需将数据移动到其他系统。通过机器学习等技术，组织可以从历史数据中生成报告，并构建模型来预测可能的结果，从而指导实现最佳结果的行动方案。

仅仅将所有数据倾倒到数据湖中是不够的，还需要对数据进行适当的管理和治理。数据湖应当采用共享的数据管理模型，以满足不断变化的信息需求。同时，需要对数据进行爬取、编目和索引，以便了解数据湖中存储了哪些数据。此外，数据安全性也是一个重要考虑因素，需要采取适当的措施来保护数据资产。

在搭建数据湖的过程中，组织应该逐步成熟其数据湖，确定对业务至关重要的数据和元数据。数据湖不应被视为一种技术产品，而应以服务的形式交付，为业务创造价值。组织还应注意数据湖可能存在的缺陷，如缺乏治理导致的"数据沼泽"风险，并采取措施（如数据湖房）来解决这些问题。

整合多源异构数据

灵活可扩展的数据平台

满足特定数据处理需求

支持高级分析和机器学习

支持ETL卸载

数据湖是一种存储原始数据的系统或存储库，通常以对象blob或文件的形式存储数据。它可以包括来自关系数据库的结构化数据、半结构化数据（CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（图像、音频、视频）。相比之下，数据仓库针对分析访问模式进行了优化，其中选择了特定字段，而不是像在操作数据库中更常见的那样选择所有字段/列。

组织通常需要同时使用数据湖和数据仓库进行数据分析。数据仓库针对快速SQL查询和操作报告进行了优化，而数据湖则支持对更广泛数据类型（如社交媒体内容、物联网设备数据和非关系数据）进行大数据处理、全文搜索和机器学习等多种分析。

数据仓库通常维护数据的无限历史记录，这些数据是通过ETL过程从操作系统定期迁移过来的。而数据湖可以直接存储各种原始数据格式，但同时也提供了ACID事务和数据质量保证等数据仓库功能。数据湖房试图通过添加事务支持、模式实施、治理和支持多种工作负载等数据仓库功能来解决数据湖的一些缺陷。

数据仓库中的数据结构和模式是预先定义的，以优化快速搜索和报告。数据经过清理、丰富和转换，成为用户可信赖的"单一事实来源"。而数据湖在捕获数据时不定义数据或模式的结构，这意味着您可以存储所有数据，而无需仔细设计，这在将来数据用途未知时特别有用。

数据摄取和存储

数据分析

数据治理和元数据管理

数据湖的一大挑战是企业可能会将所有数据都倾倒到分布式文件系统（如HDFS）中，而没有明确的计划来利用这些数据带来的机遇。主要挑战不是创建数据湖本身，而是如何有效利用其中的数据。如果管理不当，数据湖可能会变成"数据沼泽"，数据无法被适当地整理和组织。

数据湖中的原始数据存储时没有预先定义的结构或模式，这使得发现和有效使用数据变得困难。数据湖需要具备编目、索引和保护数据的能力，以提高数据的可用性。

为了让数据湖中的数据可用，需要定义机制来对数据进行编目和保护。如果缺乏这些元素，数据将无法被找到或无法被信任。满足更广泛受众的需求，数据湖需要具备数据治理、语义一致性和访问控制等功能。

"数据湖"一词被用于许多不同的场合，使其成为一个模糊且可能不太有用的概念。企业需要逐步成熟其数据湖，识别最重要的数据和元数据，以找到最佳利用数据湖机遇的方式。