自互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，涌現(xiàn)了非常多的數(shù)據(jù)解決方案。最早火起來(lái)的是數(shù)據(jù)庫(kù)，后來(lái)又是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖，再再后來(lái)是數(shù)據(jù)中臺(tái)，現(xiàn)在數(shù)據(jù)湖又火起來(lái)了。站在數(shù)據(jù)時(shí)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(jì)算引擎等搭建自己的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)湖。那么數(shù)據(jù)湖到底是什么？和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)中臺(tái)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(lái)看看～

數(shù)據(jù)湖是一個(gè)可以存儲(chǔ)各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它可以存儲(chǔ)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(kù)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(chǔ)原始數(shù)據(jù)外，還可以存儲(chǔ)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(chǎng)景，比如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析、實(shí)時(shí)分析、商業(yè)智能分析、機(jī)器學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)中臺(tái)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(dòng)的，能接受其它江河湖海流過(guò)來(lái)的水，又再流出去，也就是說(shuō)在數(shù)據(jù)湖中可以存儲(chǔ)一切的數(shù)據(jù)，不做任何處理；所謂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就是存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，那必然是有要求和目的，也就是說(shuō)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中對(duì)數(shù)據(jù)格式有要求，符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)才能入庫(kù)，而且建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(tái)，一看就是阿里提出的概念相符合的，中臺(tái)作為前臺(tái)和后臺(tái)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(gè)具體的數(shù)據(jù)湖系統(tǒng)是什么樣呢？抽象的來(lái)看包括四部分，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)加速層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)計(jì)算層。數(shù)據(jù)湖是以對(duì)象塊或文件為單元進(jìn)行存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，云上用戶一般采用S3、OSS對(duì)象存儲(chǔ)，本地用戶則使用HDFS進(jìn)行存儲(chǔ)；在數(shù)據(jù)加速層，主要是把經(jīng)常用的數(shù)據(jù)拿出來(lái)做集中式的存儲(chǔ)，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(jì)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(shí)時(shí)計(jì)算引擎打造實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流水線，更可以基于云計(jì)算打造數(shù)據(jù)湖全套解決方案。如何打造一個(gè)基于云原生的數(shù)據(jù)湖呢？很簡(jiǎn)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(chǔ)，在HDFS上集成開源解決方案Iceberg，最后在Iceberg中集成數(shù)據(jù)計(jì)算引擎FLink，如此基于云原生的數(shù)據(jù)湖就搭建出來(lái)了。

基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流水線則更是簡(jiǎn)單了，業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)先上傳Kafka消息隊(duì)列，再通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)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(yùn)用Flink計(jì)算引擎處理，再導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖。不止是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流水線，更是實(shí)時(shí)的流批處理統(tǒng)一。

基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)湖解決方案也非常簡(jiǎn)單?；谠茝S商搭建的云對(duì)象存儲(chǔ)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(fèi)。不得不說(shuō)云計(jì)算真是很好的互聯(lián)網(wǎng)模式啊，解決方案免費(fèi)，資源付費(fèi)，用多少付多少。

物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、5G技術(shù)的發(fā)展更是帶動(dòng)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(lái)源和數(shù)據(jù)越來(lái)越多，云計(jì)算使得存儲(chǔ)變得廉價(jià)，人工智能需要更多的數(shù)據(jù)做分析，因此也越來(lái)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(duì)于數(shù)據(jù)湖人才的需求也極速增長(zhǎng)。站在了風(fēng)口浪尖，豬也能飛起來(lái)，趕快抓住數(shù)據(jù)湖這個(gè)風(fēng)口，做一只會(huì)飛的豬吧～