数据湖架构如何支持大数据存储和处理？

数据湖以原始格式集中存储海量、多样的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这种灵活性避免了预先定义严格架构的需求，可容纳日志、物联网流、社交媒体和数据库等各种数据源。其重要性在于使组织能够经济高效地存储所有潜在有价值的数据，促进探索、高级分析、机器学习和历史分析，而无需立即支付转换成本。 该架构利用可扩展、耐用的对象存储（例如 S3、ADLS、GCS 等云对象存储）作为基础。核心特性包括读取时架构（在查询/分析期间应用结构）、存储与计算资源分离（允许独立扩展），以及对 Spark、Presto 和 Hadoop 等分布式处理框架的原生支持。这实现了对 PB 级数据集的高效批处理和流处理、复杂分析及 SQL 查询，克服了传统数据仓库的局限性。 数据摄入管道将来自众多来源的数据直接加载到湖中。然后处理引擎访问这些数据以执行转换、运行机器学习模型、为仪表板提供支持或执行临时查询。通过跨孤岛实现统一分析、更快地上线新数据类型、支持数据科学计划、从以前未使用的原始数据中获取洞察以及通过可扩展基础设施优化存储成本，这带来了业务价值。