数据湖架构：关键概念初学者指南

[seonajmulislam00]

组织每天都会生成和处理前所未有的大量数据。到 2025 年，全球数据生成量预计将超过 180 ZB。越来越多的企业采用数据湖架构来有效管理大量数据。

与传统数据存储解决方案不同，数据湖架构通过以原始形式存储结构化、半结构化和非结构化数据，提供了无与伦比的灵活性。这使其成为高级分析和机器学习工作流程的支柱，使组织能够利用数据洞察做出更好的决策。

本文探讨了使数据湖架构解决方案成为现代企业必不可少的关键组件、最佳实践和高级工具，同时解决了影响其未来的挑战和趋势。

什么是数据湖架构？
数据湖架构是一种设计模式，可以以原生格式存储和管理大量原始、未处理的数据。

与传统数据仓库不同，数据仓库需要在提取之前对数 奥地利电话号码列表 据进行结构化和转换，而数据湖使组织能够存储原始数据，而无需预先定义模式。

数据湖架构有助于创建一个可以容纳各种数据类型的集中式存储库，包括来自交易系统的结构化数据、半结构化数据（如 JSON 或 XML 文件）以及非结构化数据（如图像、视频和社交媒体源）。

通过以原始格式存储数据，数据湖为下游数据处理和分析提供了灵活性和敏捷性。

数据湖使用情况的关键统计数据
通过精心设计的架构，数据湖不仅可以存储大型数据集，还可以支持实时处理、机器学习管道和商业智能应用程序。因此，它们使企业能够大规模获取可操作的见解。

根据 Global Market Insights 的数据，2023 年全球数据湖市场价值为 152 亿美元，预计 2024 年至 2032 年期间的复合年增长率将超过 20.5%，这表明数据湖的采用将发生重大转变。
根据 Mordor Intelligence 的一项调查，全球数据湖市场预计在 2024 年至 2029 年期间的复合年增长率将超过 22.4%，这表明数据湖的采用将发生重大转变。
数据湖与数据仓库
数据湖和数据仓库是现代数据管理策略不可或缺的一部分。它们服务于不同的目的，并且运作方式也不同。

了解数据湖与数据仓库之间的差异对于组织确定最佳数据管理需求解决方案至关重要。

功能 数据湖数据仓库
数据类型 存储原始、非结构化、半结构化和结构化数据。存储高度结构化和处理后的数据。
Schema -on-read：仅在数据处理过程中应用。Schema-on-write：在存储数据之前定义。
用例 非常适合大数据、机器学习和实时分析。最适合商业智能和运营报告。

精心设计的数据湖架构包含几个关键层，每个层执行特定的功能，以确保无缝的数据提取、数据存储、处理和治理。

让我们深入研究这些组件：

采集层是数据进入数据湖的入口点。它负责收集和集成来自各种来源（例如 IoT 设备、事务数据库和 API）的数据。
功能：批量提取、实时流式传输和变更数据捕获 (CDC)。

存储层是数据湖的骨干，数据以原始格式存储在其中。可扩展性、成本效益和耐用性是此层的主要考虑因素。
功能：支持结构化、半结构化和非结构化数据。

处理层使用先进的分析工具和机器学习模型对原始数据进行处理并将其转换为有意义的见解。
功能：实时数据流、批处理和交互式分析。

治理层通过管理元数据、实施访问控制和跟踪数据沿袭来维护数据质量、安全性和合规性。
功能：数据编目、审计和法规遵从。

数据湖的类型
数据湖可以根据其部署模型进行分类，每种模型都有独特的优势和挑战。

选择正确类型的数据湖取决于组织需求、资源和用例。

数据湖架构具有多种优势。对于寻求有效利用数据的组织来说，它是一种必不可少的解决方案。

数据湖架构具有以下主要优势：

可扩展性：数据湖提供几乎无限的可扩展性，允许组织存储和管理大量数据，无论格式或来源如何。
灵活性：与传统系统不同，数据湖可容纳结构化、半结构化和非结构化数据，而无需预定义模式。这种灵活性对于拥有多样化数据源的组织至关重要。
高级分析和机器学习：数据湖通过提供原始数据的集中存储库来支持复杂的分析和机器学习用例。
成本效益：与传统数据仓库相比，使用基于云的解决方案（例如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage）以原始形式存储数据可降低成本。
实时洞察：数据湖支持实时数据提取和分析，使企业能够快速做出数据驱动的决策。
数据湖架构关键技术
实施高效的数据湖架构依赖于专为存储、处理和管理大规模数据集而设计的强大技术。

为了最大限度地发挥数据湖的潜力，组织必须采用数据湖最佳实践来管理数据质量、安全性和性能。

下面给出了成功部署和管理的一些关键实践：

数据分类和标记：使用元数据标记组织数据，以确保高效检索和管理。适当的分类可提高可搜索性和治理能力。
实施强大的安全协议：使用强加密、访问控制和定期安全审核保护敏感数据，以防止违规。
实施数据治理框架：制定明确的数据使用、存储和合规政策。数据治理确保数据质量，同时确保符合监管标准。
实现实时监控和审计：跟踪数据使用情况和性能指标，以便及时发现和解决问题。定期审计可确保湖泊保持功能性和高效性。
优化数据存储：利用分层存储系统来平衡成本和性能。经常访问的数据可以存储在高性能层中，而较旧、较少使用的数据可以保存在更具成本效益的长期存储中。
管理数据蔓延：制定政策，防止重复、不相关或过时的数据扰乱数据湖。定期检查和清理存储的数据。