Taiwan Database

大数据对传统数据管理技术提出了新的挑战。其中包括信息获取时间、数据异构性、数据质量和治理。数据湖在应对这些挑战方面发挥着至关重要的作用。

数据湖是一个集中的、可扩展的存储库，用于以原始、未处理的形式存储所有类型的数据。数据湖中的数据可以是结构化或非结构化的，并且无需事先定义结构或模式即可存储。因此，数据湖非常适合存储大数据，因为它们可以灵活地容纳各种数据。此外，数据湖通常使用可实现高可扩展性、灵活性和成本控制的数据存储技术。


可扩展性：数据湖可以水平增长以处理大量数据。
灵活性：您可以容纳任何类型的数据，无需预定义结构。
高级分析：它们为高级分析和机器学习提 丹麦 whatsapp 数据​ 供了坚实的基础。
经济性：对于大量数据来说，它们比传统存储系统更便宜。
创建和管理数据湖需要仔细的数据生命周期规划。这确保了数据可访问、安全且一致可用。数据生命周期包括：

数据输入，
数据存储，
数据编目，
数据准备和分析，
数据维护和清理，
数据治理以及性能监控和管理。
不同的用户在数据湖中工作，具有特定的职责和数据访问权限：数据工程师、数据科学家、业务分析师、IT 管理员、数据消费者、数据质量分析师。数据管理员负责数据湖中存储的数据的管理、质量和完整性。

数据湖架构
近年来出现了各种数据湖架构方法：

中央数据湖：所有数据都收集在一个存储库中，该存储库提供了全面的概述，但随着时间的推移可能会变得混乱。
去中心化数据湖：数据由不同的业务部门或职能分开管理，这可以改善数据管理，但也会导致数据重复。
云数据湖：公司正在将其数据湖迁移到 Amazon S3、Azure Data Lake Storage 或 Google Cloud Storage 等云服务，从而实现可扩展性、易于管理和访问基于云的分析服务。
基于区域的数据湖：数据被划分为多个区域，以便更轻松地管理和分析数据的特定部分，而无需访问整个数据湖。
语义数据湖：这里将语义结构应用于数据以改进搜索和分析。
除了这些方法之外，还有 Lambda 和 Kappa 架构。这些架构支持对大量数据进行可扩展且灵活的管理和分析。

Lambda 架构旨在解决并行和离散批处理和流处理的挑战。该架构特别适合需要同时处理实时和批量数据流的情况，由以下层组成：

批处理层：该组件负责数据的追溯批处理，包括聚合、索引和准备分析数据等过程。