数据湖是当今存储系统中引起广泛关注的概念。它也不同于数据仓库。许多人不熟悉“数据湖”一词，因此他们会寻找定义。不过，这个词想必之前参与数据实践的人都知道。
公司越来越多地将公司数据存储在数据湖中。然而，数据混乱可能是由以不同格式存储大量数据造成的！让我们来看看数据湖的优缺点。
将 Data Lake 想象成一个相当大的容器，它充当存储库，能够存储多种类型的大量数据，包括非结构化、半结构化和结构化数据。它是一个可以以其原始格式提取任何类型数据的位置，对帐户大小或文件大小没有任何设置限制。
来自众多来源的大数据以原始的、颗粒状的格式保存在数据湖中，这是一个中央存储库。数据可以以更灵活的格式保存以供将来使用，因为它可以以有组织的、半结构化的或非结构化的方式存储。数据湖用标识符和元数据标签标记它存储的数据，以加快检索速度。
数据收集和使用都在不断扩大。根据数字预测，到2022 年，使用量预计将超过 4.5 万亿千兆字节。但是，问题是没有任何数据是结构化的。事实上，大约 90% 的数据是非结构化或半结构化的，这使得数据管理变得极其困难。在这里，数据湖被投入使用。大数据可以以最初使用数据湖创建的原始形式存储。
与数据仓库相比，数据湖不需要对数据进行预处理。另一种经济实惠的数据存储方法是通过数据湖。业务分析师是仓库数据的主要用户，而数据科学家、数据开发人员和业务分析师都可以使用数据湖。
与依赖本地存储设施的传统数据湖不同，现代数据湖提供价格合理的数据存储，这些数据存储可通过将数据保存在云中进行扩展。基于云的分析层可增强对数据仓库中数据的查询性能，通常存在于现代数据湖中。结果，分析将更加有效。
希望从一个位置的多个数据源收集所有数据以从中获得洞察力的组织可以在数据湖中找到答案。数据湖是一种额外的分析支持工具，因为它们使商业智能 (BI) 工具能够根据需要直接访问数据。
数据湖和数据仓库之间的主要区别是：
数据处理：
存储数据有两种不同的方法：数据湖和数据仓库。数据湖接受结构化、半结构化和非结构化三种状态的数据，而数据仓库只接受结构化形式的数据。可以从数据湖轻松创建多个数据仓库，因为它以多种形状和大小存储数据。
数据源：
来自特定来源的数据仅存储在有组织的数据仓库中。另一方面，数据湖包含来自任何来源、任何格式的结构化、半结构化和非结构化状态的数据。
数据存储：
对于海量数据，数据仓库比数据湖更昂贵。在数据仓库中，查询的运行更加可靠、快速和高效。但是，数据湖的查询结果越来越好。
敏捷：
数据湖具有极强的适应性，可以设置或更改。数据仓库则不然。
安全：
由于数据仓库概念已经存在了很长时间并且现在得到了更好的发展，因此它们通常比数据湖更安全。而数据湖安全方法有发展空间。
数据的使用：
数据仓库适用于业务用户，用于运营报告。相比之下，数据科学家正在使用数据湖进行高级分析。
传统数据湖的初始架构旨在存储和处理数据，但它有很大的限制。在没有完全拥抱云的情况下，像 Hadoop 这样的传统系统提供了一个本地环境。
数据湖系统的初始迭代需要人力资源分配、容量规划、数据性能提升等任务。在数据云湖出现之前，传统架构是对企业开放的唯一选择。
由于组织的运营、活动和客户，组织会产生大量数据。为了提高客户保留率并吸引新客户，数据科学家可以检查收集到的数据。
数据湖是必不可少的，因为它们提供了一个平台，可以有效、可靠和方便地存储数据以供分析，因为数据可以变得多么“大”。随着技术的进一步发展，对数据存储的需求和重要性与日俱增。数据湖架构可以提供帮助。
以下基本元素构成了数据湖架构模型，使其可靠且高效：
安全：
在网络威胁不断增加的时代，数据湖需要强大的安全性来阻止可能导致数据被盗的数据泄露。组织应实施安全措施，包括多因素身份验证、基于角色的访问和授权。
流程化：
简化整个数据采集、准备、分类、集成和查询加速过程的完整性非常重要。这将确保在必要时可以实施数据湖升级。
监测和 ELT 过程：
如果需要进行任何数据转换，则应设置组织工具来协调从原始层到清理层再到沙箱和应用层的数据流。负责数据和数据湖的组织、所有者或任何其他人都受到监督。
数据湖的架构不能用单一的公式来描述。不过，确实存在三个关键的数据湖架构理念：
不同的层是：
摄取层：
数据湖层的第一步是摄取层。它收集信息并将来自多个来源的未处理数据添加到数据湖中。原始数据由摄取层进行优先级排序和分类。
蒸馏层：
蒸馏层从摄取阶段获取数据并将其转化为结构化数据，以便更有效、更轻松地进行分析。在此步骤中，开始准备数据。为了进行有效分析，蒸馏层会净化和更改进摄取层的原始数据。
处理层：
处理层执行交互式、实时和批量用户查询以及对结构化数据的分析工具。
洞察层：
查询接口由洞察层表示。数据分析可以使用SQL或NoSQL查询。
统一操作层：
系统管理和监控在统一操作层的控制之下。数据管理和工作流管理都是由它来完成的。
数据湖的架构是扁平的；没有文件或文件夹的层次结构。数据湖中的每一项数据都有一个唯一的标识符，并使用一组元数据进行标记。数据湖取自广泛的数据源，包括网站、企业应用程序、物联网设备和移动应用程序。
通过将所有数据整合到一个区域而不是将其存储在多个数据孤岛中，数据湖增强了企业的功能。尽管一些数据湖位于现场，但大多数位于云存储环境中。基于云的数据湖由数据存储服务提供商托管，以便企业可以根据需要处理数据。通过将特定的原始数据传输到专门的数据仓库系统进行处理，数据湖可以输入数据管道。
数据湖更适合分析来自各种来源的数据，尤其是当数据的初始清理非常耗时或困难时。
以下是数据湖的一些主要优势：
数量和品种：
大数据、人工智能和机器学习都需要大量的数据，数据湖可以支持。数据湖能够处理从众多来源以任何格式吸收的数据量、多样性和速度。
摄入速度：
在摄取期间，格式并不重要。它采用读取时模式而不是写入时模式，延迟数据处理，直到实际需要为止。数据很容易写入。
降低费用：
就存储成本而言，数据湖可能比数据仓库便宜得多。这使企业能够收集更大范围的数据，包括来自社交媒体、电子邮件、富媒体和物联网 (IoT)传感器的非结构化数据。
更大的可访问性：
当数据保存在数据湖中时，很容易打开数据的副本或部分数据，以便其他用户或用户组可以访问它们。公司可以在控制数据访问的同时提供扩展的可访问性。
高级算法：
数据湖使企业能够使用深度学习算法来识别趋势并运行复杂的查询。
根据您对数据处理和存储的需求，数据湖可能存在重大缺陷。以下是在组织中使用数据湖的缺点：
复杂的本地部署：
云数据湖可以轻松分离出来。本地数据湖部署可能要困难得多。尽管有 Hadoop 或 Splunk 等本地选项，但数据湖是为云设计的。
学习曲线：
数据湖具有较小的学习曲线、新工具和新服务。这需要雇用具有数据湖技能组合的团队员工、雇用外部协助或培训。
移民：
如果您已经在使用数据仓库，则从数据仓库迁移到数据湖需要仔细规划您的数据策略以处理您的数据集。这可能很难，具体取决于您的基础设施。
处理查询：
虽然数据湖可以快速轻松地吸收数据，但它不像数据仓库中的结构化和半结构化数据那样经过查询优化。数据检索不像数据仓库那样简单，但使用数据库查询的最佳实践会有所帮助。数据湖中使用提取、加载和转换 (ELT) 过程来处理加载后的数据。
在缺乏治理、语义一致性和访问限制的情况下，数据湖有可能成为未处理、无法使用的数据的“数据沼泽”。
商业智能 用户热衷于数据湖，因为他们可以处理多样性和速度。现在有机会将处理过的数据与在线可用的任意数据集成在一起。随着大数据使用的增加，本地和基于云的数据湖正在扩大。
要识别疾病的致病模式，可以对 X 射线和 MRI 图像等机器数据进行分类。在 IoT 应用程序中可以非常快速地处理大量传感器数据。得益于大量特定于用户的数据，零售业可以提供全渠道体验。
数据湖对日常公司报告和复杂的预测分析应用程序都有帮助，尤其是在组合不同数据格式时。
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