
数据湖概念
一、什么是数据湖
数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。
二、大数据为什么需要数据湖
当前基于 Hive 的离线数据仓库已经非常成熟,在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的,需要对待更新的数据所属的整个分区,甚至是整个表进行全面覆盖才行,由于离线数仓多级逐层加工的架构设计,数据更新时也需要从贴源层开始逐层反应到后续的派生表中去。
随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀,业界最近几年就一直聚焦并探索于实时数仓建设。根据数仓架构演变过程,在 Lambda 架构中含有离线处理与实时处理两条链路,其架构图如下:

正是由于两条链路处理数据导致数据不一致等

数据湖是一个集中存储库,支持原样存储结构化和非结构化数据,便于不同类型分析。大数据需要数据湖是因为传统离线数据仓库更新困难,实时数仓存在不一致等问题,而数据湖能实现“批流一体”的存储,提供更灵活的数据处理。数据湖与数据仓库主要区别在于存储数据类型和处理模式,前者保持数据原始格式,后者侧重结构化数据且预定义数据模型。
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