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数据湖技术的应用是大数据技术的一个表现形式之一，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据时代数据湖技术应用优势分析。
数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施，它就像一个大型仓库存储企业多样化原始数据以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理。拥有强大的信息处理能力和处理几乎无限的并发任务或工作的能力。
数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据，并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。结合先进的数据科学与机器学习技术，能帮助企业构建更多优化后的运营模型，也能为企业提供其他能力，如预测分析、推荐模型等，这些模型能刺激企业能力的后续增长。
Hadoop相比传统数据仓库主要有两个优势：
完全分布式，易于扩展，可以使用价格低廉的机器堆出一个计算、存储能力很强的集群，满足海量数据的处理要求;
弱化数据格式，数据被集成到Hadoop之后，可以不保留任何数据格式，数据模型与数据存储分离，数据(包含了原始数据)在被使用的时候，可以按照不同的模型读取，满足异构数据灵活分析的需求。而数仓更加关注可以作为事实依据的数据。
随着Hadoop与对象存储的成熟，数据湖的概念被提出：数据湖(DataLake)是一个以原始格式存储数据的存储库或系统(这意味着数据湖的底层不应该与任何存储耦合)。
对应的来说，如果数据湖没有被治理好(缺乏元数据、定义数据源、制定数据访问策略和安全策略，并移动数据、编制数据目录)，则会变成数据沼泽。
而从产品形态上来说，数仓往往是独立标准化的产品。而数据湖更像是一种架构指导——需要配合一系列的周边工具，来实现业务需要的数据湖。
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2025-02-07
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