将机器学习与数据湖集成的最佳工具和技术是什么？

将机器学习与数据湖集成可利用庞大的原始数据存储库为预测分析提供支持。数据湖以原生格式存储各种数据（结构化、半结构化、非结构化数据）。机器学习（ML）对这些数据进行分析，以发现模式并生成见解。关键工具有助于提取、转换、加载（ETL）、大规模模型训练的分布式处理以及机器学习运维（MLOps）。这种集成为构建稳健的机器学习管道至关重要，可支持跨行业的推荐引擎、欺诈检测和个性化客户体验等用例。 核心技术包括Apache Spark等分布式处理框架，用于直接在湖数据上进行可扩展的特征工程和模型训练。TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn是这些环境中支持的常见机器学习库。云平台（AWS SageMaker、Azure ML、GCP Vertex AI）提供与各自数据湖（S3、ADLS、Cloud Storage）集成的托管服务。特征存储（Feast、Hopsworks）管理模型的精选输入数据。MLOps工具（MLflow、Kubeflow）跟踪实验、部署模型并管理其生命周期。该生态系统支持高效处理、协作、可重复性和可扩展性。 集成过程包括准备多样化的湖数据、使用Spark进行大规模特征工程、（通常在GPU集群上）训练模型、通过API或批处理流程部署模型以及监控性能。Delta Lake或Apache Iceberg等技术通过ACID事务和数据湖上的模式强制实施增加了可靠性。主要优势包括对海量数据集的可扩展机器学习、减少数据孤岛、通过托管MLOps实现更快迭代，以及从原始数据中获取可操作见解的能力，从而改善业务决策和创新AI应用。