数据湖技术详解
智化新时代，数据即价值。一切业务数据化，一切数据分析精准化。
随着全民数智化应用的不断拓展，诸多业务平台数据量急剧膨胀，掌握多维度、多平台、多渠道、跨领域业务相关数据的离线和实时分析能力，成为当下和未来大数据研发工程师、系统架构师职场发展的必备技能。
应对关系型结构化数据，传统的数仓技术游刃有余，但对于更为宽泛、多元的异构数据，却爱莫能助。
海量音视频、Email、PDF等异构数据大量丢失，影响分析结果
多平台、跨领域数据分析结果差异大，不够精准支撑决策制定
现有存储系统和业务数据分析治理技术不兼容，不能扩展应用
作为大数据领域的下一个风口，数据湖技术正是这些问题的完美解决者。
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数据湖：开启大数据的新未来
数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。
不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。
更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务需求提供可大可小的弹性扩充，数据可在治理规则下自由流动，采用统一的存储引擎，支持多模式计算引擎，可以运行从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习等不同类型的分析，深度挖掘数据价值进行预测分析，并保证了数据一致性、可治理和安全性的实现。
同时，数据湖无需任何预处理即可对数据进行采集、存储和分析，还能消除数据采集和存储的复杂性，加速应用数据，赋能广大研发者、数据科学家、分析师实现对跨平台、跨语言、跨领域的所有数据进行高效分析和处理，并且可与企业业务数据库和数据仓库无缝集成，扩展现有数据应用，进一步助力企业大数据中台实现优化升级。
作为大数据的变革新生力量，数据湖技术一经问世，便深受大厂青睐：AWS、阿里云、华为、谷歌、腾讯等纷纷推出自己的数据湖解决方案和相关产品，并已在广告数据分析、游戏行业等领域落地实行，效果显著：
企业无需先期购买服务器、存储等硬件设备，也无需一次性购买大量的云服务，完全契合了业务潮汐带来了资源波动，满足弹性分析需求，极大地降低了运维成本使用成本，大大提高了资金利用率。
能够实现与企业现有技术的深度融合，支持数据多元集成和迁移，大幅带动提升了企业原有分析和治理系统的性能优化。
由此，众多企业也纷纷摩拳擦掌准备搭建自己的数据湖技术系统。
具体到落地执行，企业的数据湖究竟该怎么建？有哪些数据湖技术框架可用？如何助力企业大数据中台升级？数据湖分析系统与现有技术怎样才能实现更好的融合？
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