如何在数据湖中为机器学习实现批处理和流数据管道？

数据湖中的批处理和流处理管道涉及摄取、处理和准备大量多样化数据（结构化、半结构化、非结构化），这些数据以经济高效的方式存储（例如云对象存储），用于机器学习。批处理按间隔处理大量历史数据，而流处理则处理连续的实时数据。这种分离对机器学习至关重要，能够对历史数据进行特征工程（批处理），并整合近实时信号（流处理）以实现及时预测。应用包括推荐系统、欺诈检测和预测性维护，这些都需要上下文信息和数据新鲜度。 核心原则包括幂等性（可安全重试处理）、确保数据一致性的模式实施/演进、用于高效查询的分区以及利用处理框架。批处理通常使用Spark或Presto等引擎处理存储的文件（例如Parquet、ORC）。流处理利用Apache Flink、Spark Streaming或Kafka Streams等框架，通常将处理后的数据写回数据湖。元数据管理（例如Hive Metastore、Delta Lake、Apache Hudi、Iceberg）跟踪模式、分区和版本。数据质量检查在整个过程中至关重要。 实施批处理管道：将原始数据摄取到着陆区；通过计划/触发器使用Spark/Presto作业进行处理，以进行清理、转换和特征工程；将结果以优化格式（Parquet）存储在带有元数据的精选区中。实施流处理管道：使用Kafka/PubSub进行摄取；使用Flink/Spark Streaming/KSQL处理流，进行近实时过滤、聚合和窗口化；将微批写入数据湖。通过将精选数据湖用作单一来源来实现统一，通过SQL或DataFrame API访问处理后的批处理特征和流处理特征，用于机器学习模型训练和服务，从而实现一致的特征存储。