如何设计高效的数据湖架构？

1. 引言

在大数据时代，数据湖（Data Lake）逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库，数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据，同时提供更灵活的存储与计算能力。然而，如何合理设计数据湖架构，优化存储策略、Schema 演进以及数据生命周期管理，是数据架构师必须深入思考的问题。

本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法，结合 Hudi、Iceberg、Delta Lake 等技术进行对比，并提供最佳实践。

2. 存储策略

2.1 数据湖存储选型

数据湖的存储一般采用分布式存储系统，如：

• HDFS（Hadoop Distributed File System）：适用于大规模批处理，低成本，支持高吞吐，但扩展性受限。

• S3（Amazon Simple Storage Service）：对象存储，支持无限扩展，适用于云原生数据湖。

• OSS（阿里云对象存储） / GCS（Google Cloud Storage）：各大云厂商提供的对象存储，适用于云端存储方案。

存储优化策略：

• 选择合适的存储格式：

  • Parquet（列式存储