数据湖架构论文参考资料.docx

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1、精细治理：数据湖需要具备完善的数据管理能力，可以管理各类数据相关的要素，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema.权限管理等。关于数据湖更简洁明了的定义我们可以参考AWS ,它将数据湖定义为一个集中式存储库，允许你以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。随着大数据技术的融合发展，数据湖不断演变，成为了一个平台级的方案。需要注意的是，到目前为止，数据湖依旧是一个架构概念，而不是特定的产品或实施方法。其所要达成的目标囊括了不止一种数据技术，它汇集了包括数据仓库、实时和高速数据流技术、数据挖掘、深度学习、分布式存储等技术在内的多种技术，已经从当初的一种大数据存算方案进阶到了 大数据存算+处理

2、分析+资产治理+安全隐私+数据变现的一揽子方案。一02Tft据湖为何火热?1.企业数据建设面临新的挑战(1)数据复杂化当前企业纷纷迈入全面数字化阶段，以前因为成本、技术和环境限制的需求也得到释放，越来越需要从不断增长的数据量中进行分析从而精细治理：数据湖需要具备完善的数据管理能力，可以管理各类数据相关的要素，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema.权限管理等。关于数据湖更简洁明了的定义我们可以参考AWS ,它将数据湖定义为一个集中式存储库，允许你以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。随着大数据技术的融合发展，数据湖不断演变，成为了一个平台级的方案。需要注意的是，到目前为止，数据湖依

3、旧是一个架构概念，而不是特定的产品或实施方法。其所要达成的目标囊括了不止一种数据技术，它汇集了包括数据仓库、实时和高速数据流技术、数据挖掘、深度学习、分布式存储等技术在内的多种技术，已经从当初的一种大数据存算方案进阶到了 大数据存算+处理分析+资产治理+安全隐私+数据变现的一揽子方案。一02Tft据湖为何火热?1 .企业数据建设面临新的挑战(1)数据复杂化当前企业纷纷迈入全面数字化阶段，以前因为成本、技术和环境限制的需求也得到释放，越来越需要从不断增长的数据量中进行分析从而一是全面。全面完整的数据是用户丰富应用场景和挖掘数据资产价值的重要前提。二是敏捷。业务环境复杂多变，只有帮助用户快速定位并

4、查找数据位置、高效便捷地开展数据提取，才能快速迭代开发、创建适应变化需求的敏捷业务模型，促进业务创新。三是准确。准确且高质量的数据是让数据充分发挥价值的根基保障。对此，需要统一数据标准，且保障数据质量问题可度量、可监控。2 .数据湖应运而生对于企业数据建设的这些新问题、新需求，数据湖应运而生，成为了一套能存储全量数据，快速实现洞察的方案。作为湖，它具有着与传统的数据仓库、数据集市不同的优势。(1)数据规模弹性大数据湖技术支持超大规模存储及可扩展的大规模数据处理能力，可根据企业的业务需求提供可大可小的弹性扩充。(2 )数据类型丰富数据湖可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化、非结构化

5、和二进制数据。(3)数据模式灵活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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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，

6、加速应用数据，赋能广大研发者、数据分析师，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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性

7、提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以

8、摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。

9、一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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

10、采集和存储的复杂性，加速应用数据，赋能广大研发者、数据分析师，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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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

11、理。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以

12、实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，

13、提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点数据湖无需任何预处理即可对数据进行采集、存储

14、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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点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。(4)数据时效性提升数据湖支持流批一体架构，能够兼顾流处理的及时性和批处理的可靠性。当前多种开源数据湖框架均可以实现流批一体，既可以摄取增量数据，提升数据加载速度，为实时场景需求提供支撑；也可以提取全量数据，进行全量的数据加工，提供稳定的数据服务。一03一企业如何搭建数据湖?L数据入湖(1)数据盘点数据湖的数据盘点相对简单，因为它是对原始数据做全量的保存，所以无需进行预设计和建模。数据入湖前的盘点范围主要是：数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量、数据增量等。