从数据仓库到数据湖

仓库和湖泊

仓库是人为提前建造好的，有货架，还有过道，并且还可以进一步为放置到货架的物品指定位置。

而湖泊是液态的，是不断变化的、没有固定形态的，基本上是没有结构的，湖泊可以是由河流、小溪和其他未被任何处理的水源维持。湖泊是不需要预先指定结构的。

什么是数据湖？

数据湖（Data Lake）和数据库、数据仓库一样，都是数据存储的设计模式。数据库和数据仓库会以关系型的方式来设计存储、处理数据。但数据湖的设计理念是相反的，数据仓库是为了保障数据的质量、数据的一致性、数据的重用性等对数据进行结构化处理。

数据湖是一个数据存储库，可以使用数据湖来存储大量的原始数据。现在企业的数据仓库都会通过分层的方式将数据存储在文件夹、文件中，而数据湖使用的是平面架构来存储数据。我们需要做的只是给每个数据元素分配一个唯一的标识符，并通过元数据标签来进行标注。当企业中出现业务问题时，可以从数据湖中查询数据，然后分析业务对应的那一小部分数据集来解决业务问题。

了解过Hadoop的同学知道，基于Hadoop可以存储任意形式的数据。所以，很多时候数据湖会和Hadoop关联到一起。例如：把数据加载Hadoop中，然后将数据分析、和数据挖掘的工具基于Hadoop进行处理。数据湖越来越多的用于描述任何的大型数据池，数据都是以原始数据方式存储，知道需要查询应用数据的时候才会开始分析数据需求和应用架构。

数据湖是描述数据存储策略的方式，并不与具体的某个技术框架关联。数据库、数据仓库也一样。它们都是数据的管理策略。

数据湖是专注于原始数据保真以及低成本长期存储的存储设计模式，它相当于是对数据仓库的补充。数据湖是用于长期存储数据容器的集合，通过数据湖可以大规模的捕获、加工、探索任何形式的原始数据。通过使用一些低成本的技术，可以让下游设施可以更好地利用，下游设施包括像数据集市、数据仓库或者是机器学习模型。

数据湖的优点

提供不限数据类型的存储
开发人员和数据科学家可以快速动态建立数据模型、构建应用、查询数据，非常灵活。
因为数据湖没有固定的结构，所以更易于访问
长期存储数据的成本低廉，数据湖可以安装在低成本的硬件在，例如：

在一般的X86机器上部署Hadoop
因为数据湖是非常灵活的，它允许使用多种不同的处理、分析方式来让数据发挥价值，例如：

数据分析、实时分析、机器学习以及SQL查询都可以。

Data Lake VS Data warehouse

数据湖和数据仓库是用于存储大数据的两种不同策略，最大区别是：数据仓库是提前设计好模式（schema）的，因为数据仓库中存储的都是结构化数据。而在数据湖中，不一定是这样的。数据湖中可以存储结构化和非结构化的数据，是无法预先定义好结构的。

我们来进一步进行对比：

数据的存储位置不同

数据仓库因为是要有结构的，在企业中很多都是基于关系型模型。而数据湖通常位于分布式存储例如Hadoop或者类似的大数据存储中。

数据源不同

数据仓库的数据来源很多时候来自于OLTP应用的结构化数据库中提取的，用于支持内部的业务部门（例如：销售、市场、运营等部门）进行业务分析。而数据湖的数据来源可以是结构化的、也可以是非结构化的，例如：业务系统数据库、 IOT设备、社交媒体、移动APP等。

用户不同

数据仓库主要是业务系统的大量业务数据进行统计分析，所以会应用数据分析的部门是数据仓库的主要用户，例如：销售部、市场部、运营部、总裁办等等。而当需要一个大型的存储，而当前没有明确的数据应用用户或者是目标，将来想要使用这些数据的人可以在使用时开始设计架构，此时，数据湖更适合。

但数据湖中的数据都是原始数据，是未经整理的，这对于普通的用户几乎是不可用的。数据湖更适合数据科学家，因为数据科学家可以应用模型、技术发觉数据中的价值，去解决企业中的业务问题。

数据质量

数据仓库是非常重数据质量的，大家现在经常听说的数据中台，其中有一大块是数据质量管理、数据资产管理等。数据仓库中的数据都是经过处理的。而数据湖中的数据可靠性是较差的，这些数据可能是任意状态、形态的数据。

数据模式

数据仓库在数据写入之前就要定义好模式（schema），例如：我们会先建立模型、建立表结构，然后导入数据。我们可以把它称之为write-schema。而数据湖中的数据是没有模式的，直到有用户要访问数据、使用数据才会建立schema。我们可以把它称之为read-schema。

敏捷扩展性

数据仓库的模式一旦建立，要重新调整模式，往往代价很大，牵一发而动全身，所有相关的ETL程序可能都需要调整。而数据湖是非常灵活的，可以根据需要重新配置结构或者模式。

基于上述内容，我们可以了解到，数据湖和数据仓库的应用点是不一样的。他们是两种相对独立的数据设计模式。在一些企业中，可能会既有数据湖、又有数据仓库。数据湖并不是要替代数据仓库，而是对企业的数据管理模式进行补充。

应用

数据仓库一般用于做批处理报告、BI、可视化。而数据湖主要用于机器学习、预测分析、数据探索和分析。

数据湖应用

数据湖是用于数据存储的设计模式，但最终数据肯定是需要一种介质存储下来的。我们可以自己来选择数据湖的物理存储引擎。例如：使用Hadoop作为数据湖的物理存储引擎、或者使用AWS的S3作为存储引擎等。

但架构数据湖时，需要注意几点原则，这几点原则也将和其他数据存储方法区别开来。

可以加载各种源系统中的数据，并存储。

任意类型的数据都可以存储。
数据是以原始状态保存在数据湖中的，是几乎不需要做任何转换的。
数据可以根据应用、分析的要求，进行转换成适合分析的模式

构建数据湖时，为了方便数据的管理。我们可以建立一些管理办法，例如：

将数据进行合理分类，例如：

按照数据类型分类、按照业务内容分类、按照应用场景分类或者按照可能的用户来分类。
为了方便数据湖的数据存取，要提前定义好命名规则和固定的文件目录结构。
如果出现数据质量问题也可以解决掉。
建立数据访问标准，可以追踪到哪些用户正在访问数据。
让数据目录可以被检索到。
提供一些加密、监控、授权、警报等功能。

不要让数据湖变成一潭死水

如果数据湖没有任何管理办法，不进行任何的治理，那么所有的数据将会是不可追溯的，再一大堆的数据，但杂乱不堪。数据湖将不再是数据湖，变成了一潭死水，或者泥潭，白白浪费大量有价值的数据。如果数据无人维护管理，数据湖最终变成了数据坟墓。这就尴尬了。所以，一旦建设了数据湖，一定要配有管理人员。对数据湖的治理负责。

除了具备基本的存储、敏捷可扩展特性外，一个管理良好的数据湖还应该具备以下特征：