数据湖如何处理大量原始、未处理的数据？

数据湖集中存储海量原始、结构化、半结构化和非结构化数据，并保持其原生格式。其重要性在于消除过早的数据转换，支持长期保留数据以用于未来未知分析，并支持需要细粒度数据访问的各种分析用例（如机器学习和探索性分析）。主要应用包括高级分析、法规合规以及在数据精细化之前构建统一的数据存储库。 数据湖依赖可扩展、经济高效的对象存储（如Amazon S3、ADLS、GCS）作为基础。它们不采用写入时强制结构化（写入时模式），而是采用读取时结构化：在查询数据时应用结构。核心原则包括存储与计算分离（允许资源独立扩展）、维护中央元数据目录以支持发现，以及无限期保留原始数据层。这种方法支持大规模和灵活性，但需要治理以确保可发现性。 处理原始数据涉及可扩展的摄入机制（批处理/流处理）。数据直接流入对象存储，绕过转换过程。其原生格式（如JSON、CSV、Parquet）被保留。治理工具对这些原始数据进行编目和分类。分析引擎随后直接访问此数据；它们在处理过程中解释结构（读取时模式）。主要价值包括为未计划的分析保留原始数据保真度、支持对原始数据进行历史分析、促进探索性数据科学，以及经济高效地扩展存储以容纳PB级的多样化数据。