数据湖架构如何支持来自多个数据源的复杂查询？

数据湖架构将来自不同来源（结构化、半结构化、非结构化）的原始数据以其原生格式集中存储。其重要性在于消除数据孤岛并保留原始数据的准确性。这使得复杂的分析查询能够跨越多个不同的数据集，而无需预先进行转换或定义模式，非常适合探索性分析、机器学习以及跨所有组织数据资产的统一商业智能。 核心组件包括可扩展、低成本的对象存储（例如 Amazon S3、ADLS），用于保存原始数据；元数据目录，用于跟踪数据结构和位置；以及独立的计算引擎（如 Spark、Presto），用于处理查询。其“读取时应用模式”方法将模式应用推迟到查询时，提供了极大的灵活性。分布式处理引擎利用元数据高效定位、读取和连接来自不同来源的海量数据集，支持在查询执行过程中进行复杂的转换和聚合。 为支持复杂的多源查询：将来自不同来源的数据未经转换直接摄入数据湖；使用爬虫自动编目元数据（模式、位置、属性）；部署可扩展的查询引擎（例如 Presto、Spark SQL），这些引擎读取元数据并直接访问原始数据。这些引擎在查询时对所有摄入的数据执行模式应用、复杂连接和转换，实现无需移动数据的联邦分析。这为快速整合新数据源和从关联数据集中获取深度洞察提供了灵活性。