58、数据湖模式：企业级数据集成与最佳实践

数据湖模式：企业级数据集成与最佳实践

一、数据湖区域划分及类比

在构建数据湖时，基于特定业务或运营需求，可创建数据子集并存储在数据集市区域，以满足特定分析和报告需求。这一流程确保数据得到处理和存储，以支持其预期用途，并满足安全、隐私和合规要求，同时有助于保证数据在不同处理阶段的一致性和准确性。若数据不再用于当前活动，但出于合规或历史目的需要保留，还可创建存档区域进行长期存储。

这些区域及其名称并非固定不变，很多人会使用其他标签，也可能划分更多或更少的区域，但它们体现了架构良好的数据湖的基本要求。为更好理解数据湖各区域的工作方式，可类比金矿的开采、分配和销售过程：
1. 开采阶段（着陆区和原始区的数据摄取） ：挖掘机将含金矿的泥土倒入卡车或传送带，如同数据湖在着陆区和原始区摄取原始数据。
2. 清洗阶段（策划或暂存区的数据质量处理） ：泥土经过清洗过程，去除无用杂质，类比数据在策划或暂存区进行数据质量处理。
3. 提炼阶段（分析区的策划） ：黄金被分离出来，制成锭或条，然后运输进行进一步加工，类似数据在分析区进行策划。
4. 应用阶段（数据集市区域） ：金条最终被熔化成珠宝或工业零件，供个人用于不同目的，这与数据在数据集市区域的应用相对应。

二、AWS 中使用 Lake Formation 构建数据湖

（一）Lake Formation 简介

Lake Formation 是 AWS 提供的完全托管的数据湖服务，使数据工程师和分析师能够构建安全的