数据湖初探

一、数据湖概念的提出

数据湖这一概念，最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”

"数据湖"的核心价值在于为企业提供了数据平台化运营机制。随着DT时代的到来，企业急需变革，需要利用信息化、数字化、新技术的利器形成平台化系统，赋能公司的人员和业务，快速应对挑战。而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。

二、数据湖特点

数据湖本身，具备以下几个特点：

1）原始数据

海量原始数据集中存储，无需加工。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志， XML， JSON），非结构化数据（电子邮件，文档， PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。也就是数据湖将不同种类的数据汇聚到一起。

2）按需计算

使用者按需处理，不需要移动数据即可计算。数据库通常提供了多种数据计算引擎供用户来选择。常见的包括批量、实时查询、流式处理、机器学习等。

3）延迟绑定

数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。

三、数据湖优缺点

任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。

优点包括：

• 数据湖中的数据最接近原生的。这对于数据探索类需求，带来很大便利，可以直接得到原始数据。

• 数据湖统一企业内部各个业务系统数据，解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用，提供一种可能。

• 数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图，这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理，甚至提高到数据资产层面都大有裨益。

• 数据湖改变了原有工作模式，鼓励人人了解、分析数据；而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式，可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新。

缺点主要体现在：

• 对数据的归集处理程度明显缺失，对于试图直接使用数据的用户来说显得有些过于“原材料”化，且数据太过冗余。应对这一问题，可通过”数据接入+数据加工+数据建模”的方式来解决。

• 对数据湖基础层的性能有较高要求，必须依托高性能的服务器进行数据处理过程。这主要是来自于海量数据、异构多样化数据、延迟绑定模式等带来的问题。

• 数据处理技能要求高。这也主要是因为数据过于原始带来的问题。

四、数据湖与关联概念

4.1 数据湖 vs 数据仓库

数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。传统的企业数据仓库则强调的是整合、面向主题、分层次等思路。其两者并不是对等的概念，更多是包含；即数据仓库作为数据湖的一类“数据应用”存在。两者可从以下维度进行对比：

1）存储数据类型

• 数据仓库是存储清洗加工过的，可信任的、结构良好的数据；

• 数据湖则是存储大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据。在我们世界中，主要是由原始的、混乱的、非结构化的数据组成。随着“混乱数据”的不断升级，人们对它的兴趣也不断增长，想要更好的理解它、从其中获取价值、并根据它做出决策。这就得需要一个灵活、敏 捷、经济且相对轻松的解决方案，然而这些都不是数据仓库的强项。而且当有新的需求提出时，传统数据仓库又难以快速随之变化。

2）处理数据方式

• 如果需要加载到数据仓库中的数据，我们首先需要定义好它，这叫做写时模式（Schema-On-Write）。

• 而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。

这是两种截然不同的数据处理方法。因为数据湖是在数据到使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。

3）工作合作方式

• 传统的数据仓库的工作方式是集中式的，业务人员给需求到数据团队，数据团队根据要求加工、开发成维度表，供业务团队通过BI报表工具查询。

• 数据湖更多是开放、自助式的（self-service），开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用（不过集中式的维度表建设还是需要的），业务团队进行开发、分析。

4.2 数据湖 vs 大数据

数据湖的技术实现，与大数据技术紧密结合。

• 通过Hadoop存储成本低的特点，将海量的原始数据、本地数据、转换数据等保存在Hadoop中。这样所有数据都在一个地方存储，能给后续的管理、再处理、分析提供基础。

• 通过Hive、Spark等低成本处理能力(相较于RDBMS)，将数据交给大数据库平台剂型处理。此外，还可通过Storm、Flink等支持流式处理等特殊计算方式。

• 由于Hadoop的可扩展性，可以很方便地实现全量数据存储。结合数据生命周期管理，可做到全时间跨度的数据管控。

4.3 数据湖 vs 云计算

云计算采用虚拟化、多租户等技术满足业务对服务器、网络、存储等基础资源的最大化利用，降低企业对IT基础设施的成本，为企业带来了巨大的经济性；同时云计算技术实现了主机、存储等资源快速申请、使用，则同样为企业带来了更多的管理便捷性。在构建数据湖的基础设施时，云计算技术可以发挥很大作用。此外，像AWS、MicroSoft、EMC等均提供了云端的数据湖服务。

4.4 数据湖 vs 人工智能

近些年，人工智能技术再一次飞速发展，训练和推理等需要同时处理超大的，甚至是多个数据集，这些数据集通常是视频、图片、文本等非结构化数据，来源于多个行业、组织、项目，对这些数据的采集、存储、清洗、转换、特征提取等工作是一个系列复杂、漫长的工程。数据湖需要为人工智能程序提供数据快速收集、治理、分析的平台，同时提供极高的带宽、海量小文件存取、多协议互通、数据共享的能力，可以极大加速数据挖掘、深度学习等过程。

4.5 数据湖 vs 数据治理

传统方式下，数据治理工作往往是在数据仓库中。那么在构建企业级数据湖后，对数据治理的需求实际更强了。因为与”预建模”方式的数仓不同，湖中的数据更加分散、无序、不规格化等，需要通过治理工作达到数据”可用”状态，否则数据湖很可能会”腐化”成数据沼泽，浪费大量的IT资源。平台化的数据湖架构能否驱动企业业务发展，数据治理至关重要。这也是对数据湖建设的最大挑战之一。

4.6 数据湖 vs 数据安全

数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。但换种角度来看，将数据集中在数据湖中，其实是有利于数据安全工作的。这要比数据分散在企业各处要好的多。

五、数据湖架构

5.1 数据接入

在数据接入方面，需提供适配的多源异构数据资源接入方式，为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。提供如下能力：

• 数据源配置：支持多种数据源，包括但不限于数据库、文件、队列、协议报文等。

• 数据采集：支持对应数据源的采集动作，需完成结构解析、清洗、标准化格式等。

• 数据同步：支持数据同步到其他数据源，包括必要的清洗、加工、转换等。

• 数据分发：支持数据的共享分发，将数据以多种形式(对象、API等)发布出来。

• 任务调度：任务管理、监控、日志、策略等。

• 数据加工：支持对数据的加密、脱敏、规格化、标准化等加工逻辑。

5.2 数据存储

许多企业通常忽略数据积累的价值，数据需要从企业的各个方面持续的收集、存储，才有可能基于这些数据挖掘出价值信息，指导业务决策，驱动公司发展。因此数据湖需要提供的核心能力之一就是存储能力。通过一套数据存储池，可有效解决企业中的数据烟囱问题，提供统一的命名空间，多协议互通访问，实现数据资源的高效共享，减少数据移动。当然数据在湖中也不能无序存放，这里需要有个数据生命周期的概念。需要根据数据的不同阶段，根据其价值、成本因素，设计可行的存储方案。

5.3 数据计算

数据湖需要提供多种数据分析引擎，来满足数据计算需求。需要满足批量、实时、流式等特定计算场景。此外，向下还需要提供海量数据的访问能力，可满足高并发读取需求，提高实时分析效率。

5.4 数据应用

在基本的计算能力之上，数据湖需提供批量报表、即席查询、交互式分析、数据仓库、机器学习等上层应用，还需要提供自助式数据探索能力。

单向湖，或者叫数据沼泽（data swamp ）

搭建数据湖容易，但是让数据湖发挥价值是很难。最终数据湖只是一直往里面灌数据，而应用场景极少，没有输出或者极少输出，形成 单向湖 。

企业的业务是实时在变化的，这代表着沉积在数据湖中的数据定义、数据格式实时都在发生的转变，企业的大型数据湖对企业数据治理（Data Governance）提升了更高的要求。大部分使用数据湖的企业在数据真的需要使用的时候，往往因为数据湖中的数据质量太差而无法最终使用。数据湖，被企业当成一个大数据的垃圾桶，最终数据湖成为臭气熏天，存储在Hadoop当中的数据成为无人可以清理的数据沼泽.

数据河（Data River）

数据只有流动起来才可以产生价值。基于IOTA架构的数据河与数据湖组建企业内部的可流动的大数据水系，用数据驱动整个企业精益成长。

如何让大数据的水保持清亮不会成为数据沼泽？中国有句谚语：“流水不腐，户枢不蠹”。数据只有流动起来，才可以不成为数据沼泽，湖泊只是暂存数据河流的基地。数据流动就意味着所有的数据产生，最终要有它的耕种者和使用者。要让数据有效流动起来，就要建立有效的“数据河”（Data River）。

数据河（Data River）就是在由源头产生清晰干净的有效数据（去ETL化，数据源头业务就像生态水源一样，不让污水流下去），通过各个河流网，流向各个数据消费端的架构。

关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知

错误认知1：数据湖与数据仓库，必须二选一

人们普遍建议在数据湖和数据仓库之间二选一，但这是错误的。

错误认知2：数据仓库就是一个数据湖

这种想法会诱使你放弃数据湖，将所有数据都扔进数据仓库中。

错误认知3：数据湖只能用Hadoop来实现

你会经常发现有讨论和示例将数据湖等同于Hadoop或者Hadoop相关供应商技术栈，这会给人一种错觉：数据湖和Hadoop特定的技术紧密相关。

错误认知4：数据湖仅用于“存储”数据

在这种情况下，数据湖只是一个存储你所有数据的地方。你只需要所有数据放入数据湖，而后启用新的数据管理模型就可以大功造成，这就和将所有的文件都放进笔记本电脑上超大硬盘中的“无标题文件夹”一样。

错误认知5：数据湖仅存储“原始”数据

和错误认知2相关，“把所有数据都倒进数仓”的方法表示，数据湖不会增加价值，原因是只有原始数据驻留在数据湖中。他们主张：“如果数据湖只处理原始数据，那么就不用担心数据湖了，只需将所有的原始数据或者已被处理的数据转存至数仓中”。

错误认知6：数据湖仅适用于“大”数据

如果你花时间阅读过数据湖的相关资料，你会认为数据湖只有一种类型，看起来像里海（它是一个湖，尽管名字中有“海”）。人们将数据湖描述成一个庞大的、包容一切的实体，旨在保存所有的知识，因此只会有一个企业大数据湖或者大数据架构的同义词。

错误认知7：数据湖没有安全保障

错误认知8：数据湖会变成数据沼泽

曾有一篇文章评论数据湖最终会变成数据沼泽，因为它们只是存储，缺乏治理、管理，没有数据生命周期/保留策略，也没有元数据。

数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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