你如何在数据湖中处理结构化、半结构化和非结构化数据？

数据湖以原始格式集中存储海量原始数据。结构化数据遵循严格的模式（例如关系型数据库），半结构化数据具有一定的组织性但较为灵活（例如JSON、XML日志），非结构化数据则缺乏预定义模型（例如图像、视频、文本文档）。处理这三种类型的数据可以在单个存储库中对多样化数据集进行全面分析和AI/ML用例开发。 结构化数据通常被摄入Apache Parquet或ORC等格式，以便通过Presto或Spark SQL等引擎进行高效查询。半结构化数据按原样存储（例如原始JSON文件），并使用读时模式技术进行处理，即在查询时通过AWS Glue Catalog或Hive Metastore等服务施加结构。非结构化数据以原始形式存储（例如二进制大对象），并通常通过提取元数据标签（如创建日期、对象识别标签）进行丰富，以用于涉及自然语言处理（NLP）或计算机视觉的发现和处理管道。 要实现这一点：将所有数据类型摄入低成本对象存储（例如Amazon S3、ADLS）。使用元数据注册表为结构化/半结构化数据源编目数据并推断模式。使用SQL引擎处理结构化数据，使用Spark/Flink转换半结构化数据，通过专门的ML/NLP工具处理非结构化数据，并将输出存储在精选区域。这提供了统一访问，保留了原始保真度，支持多样化的分析工作负载，并为高级AI计划提供支持。