自互聯網進入大數據時代后，涌現了非常多的數據解決方案。最早火起來的是數據庫，后來又是數據倉庫、數據湖，再再后來是數據中臺，現在數據湖又火起來了。站在數據時代的當前風口，各大云廠商如亞馬遜Amazon、阿里、微軟都在紛紛基于數據湖輸出解決方案；

各大互聯網企業也在基于開源數據湖、計算引擎等搭建自己的企業級數據湖。那么數據湖到底是什么？和數據倉庫數據中臺又有什么區別？現有的數據湖解決方案又有哪些呢？我們一起來看看～

數據湖是一個可以存儲各種各樣原始數據的大型數據倉庫。它可以存儲任意類型的數據，包含非結構化數據（如傳感器數據）、結構化數據（如關系型數據庫Mysql產生的行列數據）、半結構化數據（如XML數據、JSON數據）、二進制數據（如音頻視頻）；它可以做數據生命周期管理，除了存儲原始數據外，還可以存儲數據處理（比如流處理、批處理）之后的數據；它可以支持多樣的分析場景，比如數據倉庫分析、實時分析、商業智能分析、機器學習。

數據湖、數據倉庫、數據中臺又有什么區別呢？從名字上就可以看出一二。所謂數據湖，就是存放數據的湖，湖水是流動的，能接受其它江河湖海流過來的水，又再流出去，也就是說在數據湖中可以存儲一切的數據，不做任何處理；所謂數據倉庫，就是存放數據的倉庫，那必然是有要求和目的，也就是說在數據倉庫中對數據格式有要求，符合標準的數據才能入庫，而且建立數據倉庫是有目的的，比如面向成本、面向銷售額進行分析；所謂數據中臺，一看就是阿里提出的概念相符合的，中臺作為前臺和后臺的一部分，是賦能業務的，為業務提供數據能力。

那么一個具體的數據湖系統是什么樣呢？抽象的來看包括四部分，數據存儲層、數據加速層、數據處理層、數據計算層。數據湖是以對象塊或文件為單元進行存儲，在數據存儲層，云上用戶一般采用S3、OSS對象存儲，本地用戶則使用HDFS進行存儲；在數據加速層，主要是把經常用的數據拿出來做集中式的存儲，保障用戶快速獲取，也減輕網絡帶寬成本；在數據處理層，主要是把數據文件封裝成有業務意義的內容，比如支持ACID（事務原子性、一致性、持久性、隔離性）、支持Schema、支持Snapshot，開源的解決方案有iceberg、Hudi；在數據計算層，主要是進行數據任務的執行，比如Spark、Flink、HIve的批處理流處理等。

在數據湖的應用上，那可就廣了，我們可以基于Kubernetes云原生技術打造云原生數據湖，也可以基于Flink等實時計算引擎打造實時數據流水線，更可以基于云計算打造數據湖全套解決方案。如何打造一個基于云原生的數據湖呢？很簡單，部署Kubernetes在底層做資源資源管控，在Kubernetes的基礎上部署Hadoop集群，使用其提供的HDFS做存儲，在HDFS上集成開源解決方案Iceberg，最后在Iceberg中集成數據計算引擎FLink，如此基于云原生的數據湖就搭建出來了。

基于Flink的實時數據流水線則更是簡單了，業務系統產生的數據先上傳Kafka消息隊列，再通過實時計算引擎Flink執行數據清洗，最后導入數據湖。如果數據還要再次處理，則再運用Flink計算引擎處理，再導入數據湖。不止是實時數據流水線，更是實時的流批處理統一。

基于云計算的數據湖解決方案也非常簡單。基于云廠商搭建的云對象存儲能力，把數據的接入、數據資源目錄、數據引擎、數據集成開發、數據安全管控等的全流程跑通即可，中小型企業只需要為使用的資源付費。不得不說云計算真是很好的互聯網模式啊，解決方案免費，資源付費，用多少付多少。

物聯網、云計算、人工智能、5G技術的發展更是帶動了數據湖的高速發展，物聯網和5G使得數據產生的來源和數據越來越多，云計算使得存儲變得廉價，人工智能需要更多的數據做分析，因此也越來越多的企業需要數據湖解決方案，云廠商也看好了這一風口，投入數據湖的開發建設，對于數據湖人才的需求也極速增長。站在了風口浪尖，豬也能飛起來，趕快抓住數據湖這個風口，做一只會飛的豬吧～