数据湖 (特点+与数据仓库和数据沼泽的对比讲解)

数据湖 就像一个"数据水库",把企业所有原始数据(结构化的表格、半结构化的日志、非结构化的图片/视频)原样存储 ,供后续按需分析。

对比传统数据仓库

数据仓库 数据湖
数据 清洗后的结构化数据(如Excel表格) 原始数据(日志、图片、CSV、JSON)
模式 先定义结构再存数据(Schema-on-Write) 先存数据再按需定义结构(Schema-on-Read)
用途 固定报表、BI分析 机器学习、探索性分析、灵活挖掘

数据湖的3大核心特点

  1. 存一切原始数据
    • 例子:电商公司把用户点击日志、客服录音、商品图片都丢进数据湖。
  2. 低成本存储
    • 技术:用Hadoop HDFS、Amazon S3、阿里云OSS等分布式存储,1TB月费仅5美元。
  3. 按需分析
    • 工具:SQL查询(Hive、Presto)、机器学习(Spark ML)、可视化(Tableau)。

数据湖典型架构(3层设计)

  1. 存储层:原始数据直接存储(如AWS S3)。
  2. 处理层:清洗、转换数据(用Spark、Flink)。
  3. 服务层:供分析师、数据科学家按需使用(如用Jupyter Notebook分析)。

数据湖 vs 数据沼泽

  • 成功的数据湖:有元数据管理(知道存了什么)、访问权限控制、数据目录。
  • 失败的数据沼泽 :数据乱堆不放标签,找数据像"大海捞针"。
    关键工具
  • 元数据管理:Apache Atlas、AWS Glue Data Catalog。
  • 数据治理:Collibra、Alation。

数据湖的3个实际应用

  1. 用户行为分析
    • 案例:抖音把每个用户的点击、播放、停留时间存入数据湖,训练推荐算法。
  2. 物联网(IoT)
    • 案例:特斯拉将车辆传感器数据实时写入数据湖,分析电池健康状态。
  3. 金融风控
    • 案例:支付宝用数据湖存储交易记录、地理位置、设备信息,实时检测欺诈交易。

一句话总结

数据湖 = "原始数据仓库",存一切数据,不预设用途,需配合治理工具避免成"数据垃圾场"。

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