云数据湖在大数据架构中扮演什么角色？

云数据湖是云环境中的集中式存储库，旨在以原始格式存储海量结构化、半结构化和非结构化数据。它们作为现代大数据架构中的基础存储层，替代或增强传统数据仓库。其重要性在于实现“读时模式”的灵活性，允许组织无需预先转换即可快速摄入数据。主要应用场景包括整合多种数据源（日志、物联网、社交媒体）以进行全面分析、数据科学探索和机器学习模型训练。 核心组件包括可扩展的云对象存储（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）、元数据目录和安全服务。主要特点是近乎无限的可扩展性和弹性、海量数据存储的成本效益、对多种数据类型的支持，以及存储与计算资源的解耦。它们的影响深远：通过支持湖仓一体架构（结合数据湖的灵活性与数据仓库般的管理和性能），为现代数据平台提供支撑，促进高级分析和数据民主化。 云数据湖为复杂的大数据操作提供基础存储。其主要价值在于使组织能够经济高效地保留所有潜在相关数据，促进探索性分析、机器学习和高级商业智能。它们消除了前期数据结构化的瓶颈，允许更快地摄入多样化数据集。通过分离存储和计算，它们支持使用各种云分析引擎进行成本优化和灵活处理。这通过为企业范围内的全面分析提供单一事实来源，赋能数据驱动决策。