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时间：2022-03-21来源：快递熊鲜森浏览数：132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：
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。
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