数据湖如何支持大数据应用的大规模分析？

数据湖是一个集中式存储库，旨在大规模存储海量原始、结构化、半结构化和非结构化数据，并保持其原生格式。其重要性在于通过让组织能够经济地存储所有数据，从而克服了传统数据仓库的局限性（如模式僵化和非结构化数据存储成本高昂）。这为大规模分析、机器学习和探索性数据分析等应用创造了可能，在这些应用中，多样化的数据源和未来的分析需求往往不确定。 核心特性包括读时模式（仅在访问数据进行分析时应用结构）、对象存储（如AWS S3、Azure Data Lake Storage）以实现可扩展性和成本效益，以及存储与计算资源的分离。数据湖利用分布式文件系统和并行处理框架（例如Spark、Presto）来处理海量数据集。其灵活性支持从SQL查询到复杂机器学习模型训练以及临时数据探索等多种分析，通过使海量、多样的数据可访问，深刻影响着商业智能、人工智能驱动的洞察和数据科学工作流。 数据湖通过经济高效地存储几乎无限规模的所有原始数据类型，支持大规模分析。关键步骤包括：将多样化数据（日志、文件、物联网数据、数据库数据）摄入到对象存储等可扩展存储中；利用分布式处理引擎（Spark、Presto）运行独立的计算集群，高效分析PB级数据；在分析过程中应用读时模式，允许无需预先建模即可进行探索，实现敏捷发现。这通过从以前孤立或废弃的数据中获取全面洞察、加快新数据源的分析速度，以及支持在海量、多样数据集上进行人工智能/机器学习训练等高级功能带来价值。