数据存储与管理06数据湖概述及定义
数据湖概述
Pentaho首席技术官James Dixon创造了“数据湖”一词。它把数据集市描述成一瓶水（清洗过的，包装过的和结构化易于使用的）。
黄百鸣的女儿而数据湖更像是在自然状态下的水，数据流从源系统流向这个湖。用户可以在数据湖里校验，取样或完全的使用数据。
这个也是一个不精确的定义。数据湖还有以下特点：
•从源系统导入所有的数据，没有数据流失。
•数据存储时没有经过转换或只是简单的处理。
•数据转换和定义schema 用于满足分析需求。
数据湖为什么叫数据湖而不叫数据河或者数据海？一个有意思的回答是：
“河”强调的是流动性，“海纳百川”，河终究是要流入大海的，而企业级数据是需要长期沉淀的，因此叫“湖”比叫“河”要贴切；
同时，湖水天然是分层的，满足不同的生态系统要求，这与企业建设统一数据中心，存放管理数据的需求是一致的，“热”数据在上层，方便应用随时使用；温数据、冷数据位于数据中心不同的存储介质中，达到数据存储容量与成本的平衡。不叫“海”的原因在于，海是无边无界的，而“湖”是有边界的，这个边界就是企业/组织的业务边界；因此数据湖需要更多的数据管理和权限管理能力。
叫“湖”的另一个重要原因是数据湖是需要精细治理的，一个缺乏管控、缺乏治理的数据湖最终会退化为“数据沼泽”，从而使应用无法有效访问数据，使存于其中的数据失去价值。
数据湖定义
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。
数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。
数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。
企业对数据湖寄予厚望，希望它能帮助用户快速获取有用信息，并能将这些信息用于数据分析和机器学习算法，以获得与企业运行相关的洞察力。
数据湖可以包括:
来自关系数据库（行和列）的结构化数据
徐若萱 三级
半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON）
非结构化数据（，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。
目前，HDFS是最常用的部署数据湖的技术，所以很多人会觉得数据湖就是HDFS集。数据湖是一个概念，而HDFS是用于实现这个概念的技术。
AWS定义数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。
A data lake is a centralized repository that allows you to store all your structured and unstructured data at any scale. You can store your data as-is, without having to first structure the data, and run different types of analytics—from dashboards and visualizations to big data processing, real-time analytics, and machine learning to guide better decisions.
冬奥会奖牌榜排名2022数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的
分析– 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。世界杯历届冠军一览图
微软的定义就更加模糊了，并没有明确给出什么是Data Lake，而是取巧的将数据湖的功能作为定义，林娜冰下载
数据湖包括一切使得开发者、数据科学家、分析师能更简单的存储、处理数据的能力，这些能力使得用户可以存储任意规模、任意类型、任意产生速度的数据，并且可以跨平台、跨语言的做所有类型的分析和处理。Azure Data Lake includes all the capabilities required to make it easy for developers, data scientists, and analysts to store data of any size, shape, and speed, and do all types of processing and analytics across platforms and languages. It removes the complexities of ingesting and storing all of your data while making it faster to get up and running with batch, streaming, and interactive analytics. Azure Data Lake works with existing IT investments for identity, management, and security for simplified data management and governance. It also integrates seamlessly with operational stores and data warehouses so you can extend current data applications. We’ve drawn on the experience of working with enterprise customers and running some of the largest scale processing and analytics in the world for Microsoft businesses like Office 365, Xbox Live, Azure, Windows, Bing, and Skype. Azure Data Lake solves many of the productivity and scalability challenges that prevent you from maximizing the value of your data assets with a service that’s ready to meet your current and future business needs.
Azure的数据湖包括一切使得开发者、数据科学家、分析师能更简单的存储、处理数据的能力，这些能力使得用户可以存储任意规模、任意类型、任意产生速度的数据，并且可以跨平台、跨语言的做所
有类型的分析和处理。数据湖在能帮助用户加速应用数据的同时，消除了数据采集和存储的复杂性，同时也能支持批处理、流式计算、交互式分析等。数据湖能同现有的数据管理和治理的IT投资一起工作，保证数据的一致、可管理和安全。它也能同现有的业务数据库和数据仓库无缝集成，帮助扩展现有的数据应用。Azure数据湖吸取了大量企业级用户的经验，并且在微软一些业务中支持了大规模处理和分析场景，包括Office 365, Xbox Live, Azure, Windows, Bing和Skype。Azure解决了许多效率和可扩展性的挑战，作为一类服务使得用户可以最大化数据资产的价值来满足当前和未来需求。
数据湖定义小结华福雄个人资料
数据湖需要提供足够用的数据存储能力这个存储保存了一个企业/组织中的所有数据。
数据湖可以存储海量的任意类型的数据包括结构化、半结构化和非结构化数据。
数据湖中的数据是原始数据，是业务数据的完整副本。数据湖中的数据保持了他们在业务系统中原来的样子。
数据湖需要具备完善的数据管理能力（完善的元数据）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。
数据湖需要具备多样化的分析能力包括但不限于批处理、流式计算、交互式分析以及机器学习；同时，
还需要提供一定的任务调度和管理能力。
数据湖需要具备完善的数据生命周期管理能力。不光需要存储原始数据，还需要能够保存各类分析处理的中间结果，并完整的记录数据的分析处理过程，能帮助用户完整详细追溯任意一条数据的产生过程。
数据湖需要具备完善的数据获取和数据发布能力。数据湖需要能支撑各种各样的数据源，并能从相关的数据源中获取全量/增量数据；然后规范存储。数据湖能将数据分析处理的结果推送到合适的存储引擎中，满足不同的应用访问需求。
对于大数据的支持，包括超大规模存储以及可扩展的大规模数据处理能力。
综上，数据湖应该是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。