自互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代后，涌現(xiàn)了非常多的數(shù)據(jù)解決方案。最早火起來的是數(shù)據(jù)庫，后來又是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖，再再后來是數(shù)據(jù)中臺，現(xiàn)在數(shù)據(jù)湖又火起來了。站在數(shù)據(jù)時代的當(dāng)前風(fēng)口，各大云廠商如亞馬遜Amazon、阿里、微軟都在紛紛基于數(shù)據(jù)湖輸出解決方案；

各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在基于開源數(shù)據(jù)湖、計算引擎等搭建自己的企業(yè)級數(shù)據(jù)湖。那么數(shù)據(jù)湖到底是什么？和數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)中臺又有什么區(qū)別？現(xiàn)有的數(shù)據(jù)湖解決方案又有哪些呢？我們一起來看看～

數(shù)據(jù)湖是一個可以存儲各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)倉庫。它可以存儲任意類型的數(shù)據(jù)，包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如傳感器數(shù)據(jù)）、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Mysql產(chǎn)生的行列數(shù)據(jù)）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML數(shù)據(jù)、JSON數(shù)據(jù)）、二進(jìn)制數(shù)據(jù)（如音頻視頻）；它可以做數(shù)據(jù)生命周期管理，除了存儲原始數(shù)據(jù)外，還可以存儲數(shù)據(jù)處理（比如流處理、批處理）之后的數(shù)據(jù)；它可以支持多樣的分析場景，比如數(shù)據(jù)倉庫分析、實時分析、商業(yè)智能分析、機器學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺又有什么區(qū)別呢？從名字上就可以看出一二。所謂數(shù)據(jù)湖，就是存放數(shù)據(jù)的湖，湖水是流動的，能接受其它江河湖海流過來的水，又再流出去，也就是說在數(shù)據(jù)湖中可以存儲一切的數(shù)據(jù)，不做任何處理；所謂數(shù)據(jù)倉庫，就是存放數(shù)據(jù)的倉庫，那必然是有要求和目的，也就是說在數(shù)據(jù)倉庫中對數(shù)據(jù)格式有要求，符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)才能入庫，而且建立數(shù)據(jù)倉庫是有目的的，比如面向成本、面向銷售額進(jìn)行分析；所謂數(shù)據(jù)中臺，一看就是阿里提出的概念相符合的，中臺作為前臺和后臺的一部分，是賦能業(yè)務(wù)的，為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)能力。

那么一個具體的數(shù)據(jù)湖系統(tǒng)是什么樣呢？抽象的來看包括四部分，數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)加速層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)計算層。數(shù)據(jù)湖是以對象塊或文件為單元進(jìn)行存儲，在數(shù)據(jù)存儲層，云上用戶一般采用S3、OSS對象存儲，本地用戶則使用HDFS進(jìn)行存儲；在數(shù)據(jù)加速層，主要是把經(jīng)常用的數(shù)據(jù)拿出來做集中式的存儲，保障用戶快速獲取，也減輕網(wǎng)絡(luò)帶寬成本；在數(shù)據(jù)處理層，主要是把數(shù)據(jù)文件封裝成有業(yè)務(wù)意義的內(nèi)容，比如支持ACID（事務(wù)原子性、一致性、持久性、隔離性）、支持Schema、支持Snapshot，開源的解決方案有iceberg、Hudi；在數(shù)據(jù)計算層，主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)任務(wù)的執(zhí)行，比如Spark、Flink、HIve的批處理流處理等。

在數(shù)據(jù)湖的應(yīng)用上，那可就廣了，我們可以基于Kubernetes云原生技術(shù)打造云原生數(shù)據(jù)湖，也可以基于Flink等實時計算引擎打造實時數(shù)據(jù)流水線，更可以基于云計算打造數(shù)據(jù)湖全套解決方案。如何打造一個基于云原生的數(shù)據(jù)湖呢？很簡單，部署Kubernetes在底層做資源資源管控，在Kubernetes的基礎(chǔ)上部署Hadoop集群，使用其提供的HDFS做存儲，在HDFS上集成開源解決方案Iceberg，最后在Iceberg中集成數(shù)據(jù)計算引擎FLink，如此基于云原生的數(shù)據(jù)湖就搭建出來了。

基于Flink的實時數(shù)據(jù)流水線則更是簡單了，業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)先上傳Kafka消息隊列，再通過實時計算引擎Flink執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗，最后導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖。如果數(shù)據(jù)還要再次處理，則再運用Flink計算引擎處理，再導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖。不止是實時數(shù)據(jù)流水線，更是實時的流批處理統(tǒng)一。

基于云計算的數(shù)據(jù)湖解決方案也非常簡單?；谠茝S商搭建的云對象存儲能力，把數(shù)據(jù)的接入、數(shù)據(jù)資源目錄、數(shù)據(jù)引擎、數(shù)據(jù)集成開發(fā)、數(shù)據(jù)安全管控等的全流程跑通即可，中小型企業(yè)只需要為使用的資源付費。不得不說云計算真是很好的互聯(lián)網(wǎng)模式啊，解決方案免費，資源付費，用多少付多少。

物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、5G技術(shù)的發(fā)展更是帶動了數(shù)據(jù)湖的高速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)和5G使得數(shù)據(jù)產(chǎn)生的來源和數(shù)據(jù)越來越多，云計算使得存儲變得廉價，人工智能需要更多的數(shù)據(jù)做分析，因此也越來越多的企業(yè)需要數(shù)據(jù)湖解決方案，云廠商也看好了這一風(fēng)口，投入數(shù)據(jù)湖的開發(fā)建設(shè)，對于數(shù)據(jù)湖人才的需求也極速增長。站在了風(fēng)口浪尖，豬也能飛起來，趕快抓住數(shù)據(jù)湖這個風(fēng)口，做一只會飛的豬吧～