数据湖概念以及数据湖产生的背景和价值

一.数据湖的概念

数据湖是一个集中式存储库，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。是构建在低成本分布式存储之上，提供更好事务和性能支持的统一数据存储系统。

• 最底层为存储层：一般依赖HDFS或者公有云存储（比如S3）保存数据；数据格式为开放格式，比如Parquet或者ORC；
• 中间层为数据表抽象层：它的关键作用在于提供了表格式的抽象，比如能够支持ACID；
• 最上层为计算层：基于表抽象层，可以扩展出不同的计算引擎，满足不同的计算需求。

可以看出，由于采用了HDFS或公有云存储，所以数据湖在保存数据上，具有低成本大容量的优点，并且能够保存多种多样的数据，比如结构化、半结构化和非结构化数据；另外，由于表抽象层的存在，保证了ACID事务支持，同时提供了良好的扩展能力，可以面向不同的计算需求对接不同的计算引擎。

二.数据湖产生的背景

1.互联网早期

在互联网早期，各个公司的数据量不大，而且比较单一，因此整个数据架构比较简单，主要是基于关系型数据库搭建。

关系型数据库提供了数据的收集、存储和分析，数据质量比较高，但是能够支撑的数据量有限。

2.互联网爆发

随着互联网的爆发，数据量爆发式增长，原有的数据架构开始暴露出问题：单个关系型数据库无法支撑庞大的数据量。

于是公司会按照业务线等方式，把数据进行拆分，不同的数据库保存不同的数据，比如分别保存订单数据、用户数据等。虽然这种方式在一定程度上解决了问题，但它同时引入了另外一个问题：数据孤岛。如果业务想跨数据库进行数据分析，会非常困难，这严重影响了数据的可用价值。

在这个背景下，数据仓库（Data Warehouse）开始崛起。数据仓库可以集成多个数据库的数据，进行统一的处理分析，从而解决数据孤岛问题。而且相比关系型数据