数据湖
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数据湖（Data Lake）
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数据湖是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频）。
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。
简单来说，数据湖的定义就是原始数据保存区
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。
数据湖最早是由Pentaho的创始人兼CTO， James Dixon，在2010年10月纽约Hadoop World大会上提出来的。当时Pentaho刚刚发布了Hadoop的第一个版本。在这样的一个大背景下，可以合理的猜测，当时James Dixon提出数据湖的概念，是为了推广自家的Pentaho产品以及Hadoop的。
Pentaho是个BI分析组件。当时的BI分析主要是基于数据市场（Data Mart）的。数据市场的建立需要事先识别出感兴趣的字段、属性，并对数据进行聚合处理。这样BI分析面临两个问题：
- 只使用一部分属性，这些数据只能回答预先定义好（pre-determined）的问题。
- 数据被聚合了，最低层级的细节丢失了，能回答的问题被限制了。
而基于Hadoop的BI分析，可以解决这个问题——把所有数据都原样存在Hadoop中，后面需要的时候再来取用。如果说数据集市、数据仓库里面是瓶装的水——它是清洁的、打包好的、摆放整齐方便取用的；那么数据湖里面就是原生态的水——它是未经处理的，原汁原味的。数据湖中的水从源头流入湖中，各种用户都可以来湖里获取、蒸馏提纯这些水（数据）。
由此，数据湖的概念被提出来了，并引起了大家的普遍关注。
后来，不知怎么，又有一个新的特性加进来了：就是数据湖可以解决数据孤岛问题。——这个想法似乎也挺符合数据湖的理念的。各种数据源都汇聚到一个湖里，自然就解决了数据孤岛问题。——但这应该并不是James的本意。从他后来的blog中可以看出，他所认为的数据湖是这样的：
- 数据湖应该是来源于单一的数据源；
- 你可以有多个数据湖；
- 如果存储来自多个系统的数据并对他们进行关联，那么这不是数据湖，而是由多个数据湖填充而成的水上花园（Water Garden）
不过，创始人怎么想已经不重要了……目前大家普遍认为，解决数据孤岛是数据湖的一大特点，毕竟这是一个看上去很美好的事。但是，把解决数据孤岛作为数据湖的使命，也确实引入了不少问题。
轻松地收集数据：数据湖与数据仓库的一大区别就是，Schema On Read，即在使用数据时才需要Schema信息；而数据仓库是Schema On Write，即在存储数据时就需要设计好Schema。这样，由于对数据写入没有限制，数据湖可以更容易的收集数据。
从数据中发掘更多价值：数据仓库和数据市场由于只使用数据中的部分属性，所以只能回答一些事先定义好的问题；而数据湖存储所有最原始、最细节的数据，所以可以回答更多的问题。并且数据湖允许组织中的各种角色通过自助分析工具，对数据进行分析，以及利用AI、机器学习的技术，从数据中发掘更多的价值。
消除数据孤岛：数据湖中汇集了来自各个系统中的数据，这就消除了数据孤岛问题。
具有更好的扩展性和敏捷性：数据湖可以利用分布式文件系统来存储数据，因此具有很高的扩展能力。开源技术的使用还降低了存储成本。数据湖的结构没那么严格，因此天生具有更高的灵活性，从而提高了敏捷性。
数据湖应该具备哪些特征。在数据方面：
1）“保真性”。数据湖中对于业务系统中的数据都会存储一份“一模一样”的完整拷贝。与数据仓库不同的地方在于，数据湖中必须要保存一份原始数据，无论是数据格式、数据模式、数据内容都不应该被修改。在这方面，数据湖强调的是对于业务数据“原汁原味”的保存。同时，数据湖应该能够存储任意类型/格式的数据。
2）“灵活性”： 上表一个点是 “写入型schema” v.s.“读取型schema”，其实本质上来讲是数据schema的设计发生在哪个阶段的问题。对于任何数据应用来说，其实schema的设计都是必不可少的，即使是mongoDB等一些强调“无模式”的数据库，其最佳实践里依然建议记录尽量采用相同/相似的结构。“写入型schema”背后隐含的逻辑是数据在写入之前，就需要根据业务的访问方式确定数据的schema，然后按照既定schema，完成数据导入，带来的好处是数据与业务的良好适配；但是这也意味着数仓的前期拥有成本会比较高，特别是当业务模式不清晰、业务还处于探索阶段时，数仓的灵活性不够。
数据湖强调的“读取型schema”，背后的潜在逻辑则是认为业务的不确定性是常态：我们无法预期业务的变化，那么我们就保持一定的灵活性，将设计去延后，让整个基础设施具备使数据“按需”贴合业务的能力。因此，个人认为“保真性”和“灵活性”是一脉相承的：既然没办法预估业务的变化，那么索性保持数据最为原始的状态，一旦需要时，可以根据需求对数据进行加工处理。因此，数据湖更加适合创新型企业、业务高速变化发展的企业。同时，数据湖的用户也相应的要求更高，数据科学家、业务分析师（配合一定的可视化工具）是数据湖的目标客户。
3）“可管理”：数据湖应该提供完善的数据管理能力。既然数据要求“保真性”和“灵活性”，那么至少数据湖中会存在两类数据：原始数据和处理后的数据。数据湖中的数据会不断的积累、演化。因此，对于数据管理能力也会要求很高，至少应该包含以下数据管理能力：数据源、数据连接、数据格式、数据schema（库/表/列/行）。同时，数据湖是单个企业/组织中统一的数据存放场所，因此，还需要具有一定的权限管理能力。
4）“可追溯”：数据湖是一个组织/企业中全量数据的存储场所，需要对数据的全生命周期进行管理，包括数据的定义、接入、存储、处理、分析、应用的全过程。一个强大的数据湖实现，需要能做到对其间的任意一条数据的接入、存储、处理、消费过程是可追溯的，能够清楚的重现数据完整的产生过程和流动过程。
在计算方面，个人认为数据湖对于计算能力要求其实非常广泛，完全取决于业务对于计算的要求。
5）丰富的计算引擎。从批处理、流式计算、交互式分析到机器学习，各类计算引擎都属于数据湖应该囊括的范畴。一般情况下，数据的加载、转换、处理会使用批处理计算引擎；需要实时计算的部分，会使用流式计算引擎；对于一些探索式的分析场景，可能又需要引入交互式分析引擎。随着大数据技术与人工智能技术的结合越来越紧密，各类机器学习/深度学习算法也被不断引入，例如TensorFlow/PyTorch框架已经支持从HDFS/S3/OSS上读取样本数据进行训练。因此，对于一个合格的数据湖项目而言，计算引擎的可扩展/可插拔，应该是一类基础能力。
6）多模态的存储引擎。理论上，数据湖本身应该内置多模态的存储引擎，以满足不同的应用对于数据访问需求（综合考虑响应时间/并发/访问频次/成本等因素）。但是，在实际的使用过程中，数据湖中的数据通常并不会被高频次的访问，而且相关的应用也多在进行探索式的数据应用，为了达到可接受的性价比，数据湖建设通常会选择相对便宜的存储引擎（如S3/OSS/HDFS/OBS），并且在需要时与外置存储引擎协同工作，满足多样化的应用需求。
通过数据成功创造商业价值的组织将胜过同行。Aberdeen 的一项调查表明，实施数据湖的组织比同类公司在有机收入增长方面高出 9%。这些领导者能够进行新类型的分析，例如通过日志文件、来自点击流的数据、社交媒体以及存储在数据湖中的互联网连接设备等新来源的机器学习。这有助于他们通过吸引和留住客户、提高生产力、主动维护设备以及做出明智的决策来更快地识别和应对业务增长机会。
根据要求，典型的组织将需要数据仓库和数据湖，因为它们可满足不同的需求和使用案例。
数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。事先定义数据结构和 Schema 以优化快速 SQL 查询，其中结果通常用于操作报告和分析。数据经过了清理、丰富和转换，因此可以充当用户可信任的“单一信息源”。
数据湖有所不同，因为它存储来自业务线应用程序的关系数据，以及来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的非关系数据。捕获数据时，未定义数据结构或 Schema。这意味着您可以存储所有数据，而不需要精心设计也无需知道将来您可能需要哪些问题的答案。您可以对数据使用不同类型的分析（如 SQL 查询、大数据分析、全文搜索、实时分析和机器学习）来获得见解。
随着使用数据仓库的组织看到数据湖的优势，他们正在改进其仓库以包括数据湖，并启用各种查询功能、数据科学使用案例和用于发现新信息模型的高级功能。Gartner 将此演变称为“分析型数据管理解决方案”或“DMSA”。
组织构建数据湖和分析平台时，他们需要考虑许多关键功能，包括：
数据移动
数据湖允许您导入任何数量的实时获得的数据。您可以从多个来源收集数据，并以其原始形式将其移入到数据湖中。此过程允许您扩展到任何规模的数据，同时节省定义数据结构、Schema 和转换的时间。
安全地存储和编目数据
数据湖允许您存储关系数据（例如，来自业务线应用程序的运营数据库和数据）和非关系数据（例如，来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的运营数据库和数据）。它们还使您能够通过对数据进行爬网、编目和建立索引来了解湖中的数据。最后，必须保护数据以确保您的数据资产受到保护。
分析
数据湖允许组织中的各种角色（如数据科学家、数据开发人员和业务分析师）通过各自选择的分析工具和框架来访问数据。这包括 Apache Hadoop、Presto 和 Apache Spark 等开源框架，以及数据仓库和商业智能供应商提供的商业产品。数据湖允许您运行分析，而无需将数据移至单独的分析系统。
机器学习
数据湖将允许组织生成不同类型的见解，包括报告历史数据以及进行机器学习（构建模型以预测可能的结果），并建议一系列规定的行动以实现最佳结果。
能够在更短的时间内从更多来源利用更多数据，并使用户能够以不同方式协同处理和分析数据，从而做出更好、更快的决策。数据湖具有增值价值的示例包括：
改善客户互动
数据湖可以将来自 CRM 平台的客户数据与社交媒体分析相结合，有一个包括购买历史记录和事故单的营销平台，使企业能够了解最有利可图的客户群、客户流失的原因以及将提升忠诚度的促销活动或奖励。
改善研发创新选择
数据湖可以帮助您的研发团队测试其假设，改进假设并评估结果 – 例如在产品设计中选择正确的材料从而提高性能，进行基因组研究从而获得更有效的药物，或者了解客户为不同属性付费的意愿。
提高运营效率
物联网 (IoT) 引入了更多方式来收集有关制造等流程的数据，包括来自互联网连接设备的实时数据。使用数据湖，可以轻松地存储，并对机器生成的 IoT 数据进行分析，以发现降低运营成本和提高质量的方法。
数据湖架构的主要挑战是存储原始数据而不监督内容。对于使数据可用的数据湖，它需要有定义的机制来编目和保护数据。没有这些元素，就无法找到或信任数据，从而导致出现“数据沼泽”。 满足更广泛受众的需求需要数据湖具有管理、语义一致性和访问控制。
