数据湖如何支持实时数据流式传输和处理？

数据湖使用可扩展、低成本的对象存储，以原始格式存储海量原始数据。这种结构本身支持从物联网传感器、应用程序和日志等各种来源进行实时摄入。其重要性在于能够在没有预先定义架构的情况下实现数据的持续到达，这对于需要即时数据可用性的场景至关重要，例如监控实时运营或欺诈检测。 核心支持包括两个关键组件：流摄入和近实时处理框架。Kafka、Flume等工具或托管服务将流数据直接存入湖中（例如S3、ADLS、GCS）。数据一旦落地，流处理引擎（例如Spark Streaming、Flink或云无服务器选项）便以微批处理或连续模式直接从湖存储中消费这些数据。它们大规模应用转换、聚合或 enrichment 操作。在对象存储之上构建的现代表格式（如Delta Lake、Iceberg、Hudi）至关重要，可实现ACID事务、架构强制执行和对流数据的高效更新插入，同时保持可查询性。 实现这一点通常涉及：1）设置高吞吐量摄入管道（例如使用Kafka主题）。2）配置接收器以将流直接写入湖存储。3）利用流处理作业访问湖数据进行连续计算。4）管理数据目录和表格式以确保一致性。这能够实现业务价值，如即时异常检测、实时客户个性化和实时运营仪表板，同时与紧密集成的流/数据仓库解决方案相比，利用了数据湖的成本效益和灵活性。无服务器选项进一步减少了基础设施开销。