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时间:2022-02-22来源:白薇浏览数:173次
在数智化转型的新时代浪潮下,数据湖无疑是大数据领域的一大黑马。
自建开源Hadoop数据湖体系、云上托管、云原生数据湖······广大企业也纷纷根据自身的实际情况,因地制宜,选择不同的数据湖落地路径。
对于不少企业,单独选择数据仓库或者数据湖架构并不能满足现实需求,将二者的优势融合的一种新型开放式架构——湖仓一体应运而生。
湖仓一体构建在数据湖低成本的数据存储架构之上,又继承了数据仓库的数据处理和管理功能,受到了不少企业的欢迎。
对于广大技术人而言,挑战和机遇并存,能否把握时代脉搏,趁势而上,关键取决于对数据湖的了解和掌握程度。
AWS给出了相关定义:数据湖是一个集中式存储库,能够以任意规模存储所有结构化和非结构化数据,存储数据的原始格式,并运行从控制面板、可视化到大数据处理、实时分析和机器学习等不同类型的分析,以指导做出更好的决策。 数据湖技术能够实现全量数据的单一存储,通常存储原始格式的对象块或者文件。 不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据,数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。
更为人性化的是,数据湖可根据企业的业务需求提供可大可小的弹性扩充,数据可在治理规则下自由流动,采用统一的存储引擎,支持多模式计算引擎,可以运行从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习等不同类型的分析,深度挖掘数据价值进行预测分析,并保证了数据一致性、可治理和安全性的实现。 同时,数据湖无需任何预处理即可对数据进行采集、存储和分析,还能消除数据采集和存储的复杂性,加速应用数据,赋能广大研发者、数据科学家、分析师实现对跨平台、跨语言、跨领域的所有数据进行高效分析和处理,并且可与企业业务数据库和数据仓库无缝集成,扩展现有数据应用,进一步助力企业大数据中台实现优化升级。
作为大数据的变革新生力量,数据湖技术一经问世,便深受大厂青睐:AWS、阿里云、华为、谷歌、腾讯等纷纷推出自己的数据湖解决方案和相关产品,并已在广告数据分析、游戏行业等领域落地实行,效果显著:
企业无需先期购买服务器、存储等硬件设备,也无需一次性购买大量的云服务,完全契合了业务潮汐带来了资源波动,满足弹性分析需求,极大地降低了运维成本使用成本,大大提高了资金利用率。
能够实现与企业现有技术的深度融合,支持数据多元集成和迁移,大幅带动提升了企业原有分析和治理系统的性能优化。