若是有人问数据湖是甚么，我会告知他们，是“桶拆水”的调集。

跟着企业营业的成长，数据呈现井喷，数据量呈多少增加，数据来历和范例加倍多元化。传统数据堆栈就犹如“桶拆水商铺”，已承载不了全数水体，是以需求一个能够知足存储需求的，新的架构做为年夜数据的支持。

那就是数据湖。它会聚分歧数据源的溪流，包罗年夜量无序的非布局化数据(文本、图象、声音、网页等)。我们把它倒进数据湖，然后起头摸索该数据。我们但愿那是一个包括一切数据的，一个超快、易于拜候的存储库，能处理集成困难的 终方式。

但现实上，存储库反而酿成了一个迟缓、僵化的数据池沼。年夜数据需求特别的特长来阐发数据。利用原始数据得出阐发结论，将延续正在数据量量和管理方面收回伤害旌旗灯号。业内给这类题目起了个名字，叫数据囤积停滞。

式增加的数据及数据孤岛

你应当大白了。只为了保留数据而存储数据，不是一个好主张。我们应当有一个明白的利用目标，然后只向数据供给链中导进相干的数据。当数据水库中的数据不再有效时，就间接抛弃它。没有需要把某个出格的利用法式天生的一切数据都存储下来。以物联网为例，传感器会发生奇年夜非常的数据量，但年夜大都时辰实在我们只是在乎一些极度值罢了，好比温度超越了某个阈值规模。下图为某物联网公司的营业表示图。

首当其冲的应战即是，数据存储、数据处置、AI组件浩繁。处置难度极年夜。

紧接着，数据孤岛题目相继而至。

多种数据源，每种数据零丁正在一个库中，营业职员需求正在利用层做数据集成/数据搬移，技术要求高，工程耗时长。

数据量日趋增年夜，数据源日趋增加，单个库扩容坚苦，机能降落，本前高，难以做跨市跨省等全量数据阐发。

缺少初级阐发东西，前沿手艺，如机械进修、图计较、深度进修等，未能充实操纵多种数据深切发掘代价。

用智能处理非智能

鉴于数据湖近况，我们若何操纵它们为企业带来上风?那里是智能数据湖团体处理计划，包括四个关头的理论：融会，高效，易用，智能

融会——云化的hadoop

同一数据存储，再无数据孤岛;开放格局，丰硕的数据范例：JSON, CSV, AVRO，图片，视频等;开放接口，兼容原生社区利用：100%兼容OBS和HDFS接口，总而言之，我们正在数据湖中处置数据，试图找到新的洞察力。我们不会，任由数据处于 原始的格局，我们将优化数据。确保数据获得管理，确保数据正在语义上分歧，并知足营业的要求。

高效

一个字：快。及时数据及时阐发， Apache CarbonData加快，万亿数据秒级呼应

易用

做一个一站式、端到端开辟东西，撑持年夜数据+AI火速开辟。可视化，代表丰硕的可视化组件，图形化编纂界面，同时撑持定造;而数据湖一站式开辟东西，可办理多种年夜数据办事，实现跨办事功课编排调剂;撑持拖沓拽，预设10多种使命范例。

初，对数据尺度，数据量量，数据平安的管理不成或缺。

数据湖管理：一站式管理平台(数据尺度，数据量量，数据平安)

智能

重点毫不仅仅是数据，而是始末关于你要做甚么事情。利用场所是甚么，你能够应用甚么利用法式来处置该数据以便从中受益——用智能实现高效。

智能元数据收集，同一数据视图

智能数据办理，无需野生拷贝

智能优化倡议，免DBA

对数据停止“联络”，而不是“搜集”。比拟将数据转移到愈来愈年夜的集群或数据堆栈，让数据待正在数据湖停止智能化处置，来得更省前、更轻易也更高效。

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