什么是數(shù)據(jù)湖？
維基上對它的解釋：數(shù)據(jù)湖（Data Lake）是一個以原始格式存儲數(shù)據(jù)的存儲庫或系統(tǒng)。它按原樣存儲數(shù)據(jù)，而無需事先對數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理。一個數(shù)據(jù)湖可以存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如關系型數(shù)據(jù)庫中的表），半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如CSV、日志、XML、JSON），非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如電子郵件、文檔、PDF）和二進制數(shù)據(jù)（如圖形、音頻、視頻）。
數(shù)據(jù)湖的由來？
數(shù)據(jù)湖最早是由Pentaho的創(chuàng)始人兼CTO， James Dixon，在2010年10月紐約Hadoop World大會上提出來的。當時Pentaho剛剛發(fā)布了Hadoop的第一個版本。在這樣的一個大背景下，可以合理的猜測，當時James Dixon提出數(shù)據(jù)湖的概念，是為了推廣自家的Pentaho產(chǎn)品以及Hadoop的。
Pentaho是個BI分析組件。當時的BI分析主要是基于數(shù)據(jù)市場（Data Mart）的。數(shù)據(jù)市場的建立需要事先識別出感興趣的字段、屬性，并對數(shù)據(jù)進行聚合處理。這樣BI分析面臨兩個問題：
只使用一部分屬性，這些數(shù)據(jù)只能回答預先定義好（pre-determined）的問題。
數(shù)據(jù)被聚合了，最低層級的細節(jié)丟失了，能回答的問題被限制了。
而基于Hadoop的BI分析，可以解決這個問題——把所有數(shù)據(jù)都原樣存在Hadoop中，后面需要的時候再來取用。如果說數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉庫里面是瓶裝的水——它是清潔的、打包好的、擺放整齊方便取用的；那么數(shù)據(jù)湖里面就是原生態(tài)的水——它是未經(jīng)處理的，原汁原味的。數(shù)據(jù)湖中的水從源頭流入湖中，各種用戶都可以來湖里獲取、蒸餾提純這些水（數(shù)據(jù)）。
由此，數(shù)據(jù)湖的概念被提出來了，并引起了大家的普遍關注。
后來，不知怎么，又有一個新的特性加進來了：就是數(shù)據(jù)湖可以解決數(shù)據(jù)孤島問題?！@個想法似乎也挺符合數(shù)據(jù)湖的理念的。各種數(shù)據(jù)源都匯聚到一個湖里，自然就解決了數(shù)據(jù)孤島問題?！@應該并不是James的本意。從他后來的blog中可以看出，他所認為的數(shù)據(jù)湖是這樣的：
數(shù)據(jù)湖應該是來源于單一的數(shù)據(jù)源；
你可以有多個數(shù)據(jù)湖；
如果存儲來自多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)并對他們進行關聯(lián)，那么這不是數(shù)據(jù)湖，而是由多個數(shù)據(jù)湖填充而成的水上花園（Water Garden）
不過，創(chuàng)始人怎么想已經(jīng)不重要了……目前大家普遍認為，解決數(shù)據(jù)孤島是數(shù)據(jù)湖的一大特點，畢竟這是一個看上去很美好的事。但是，把解決數(shù)據(jù)孤島作為數(shù)據(jù)湖的使命，也確實引入了不少問題。
數(shù)據(jù)湖有哪些優(yōu)勢？
輕松地收集數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的一大區(qū)別就是，Schema On Read，即在使用數(shù)據(jù)時才需要Schema信息；而數(shù)據(jù)倉庫是Schema On Write，即在存儲數(shù)據(jù)時就需要設計好Schema。這樣，由于對數(shù)據(jù)寫入沒有限制，數(shù)據(jù)湖可以更容易的收集數(shù)據(jù)。
從數(shù)據(jù)中發(fā)掘更多價值：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)市場由于只使用數(shù)據(jù)中的部分屬性，所以只能回答一些事先定義好的問題；而數(shù)據(jù)湖存儲所有最原始、最細節(jié)的數(shù)據(jù)，所以可以回答更多的問題。并且數(shù)據(jù)湖允許組織中的各種角色通過自助分析工具，對數(shù)據(jù)進行分析，以及利用AI、機器學習的技術，從數(shù)據(jù)中發(fā)掘更多的價值。
消除數(shù)據(jù)孤島：數(shù)據(jù)湖中匯集了來自各個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，這就消除了數(shù)據(jù)孤島問題。
具有更好的擴展性和敏捷性：數(shù)據(jù)湖可以利用分布式文件系統(tǒng)來存儲數(shù)據(jù)，因此具有很高的擴展能力。開源技術的使用還降低了存儲成本。數(shù)據(jù)湖的結(jié)構(gòu)沒那么嚴格，因此天生具有更高的靈活性，從而提高了敏捷性。
數(shù)據(jù)湖的實現(xiàn)遇到了哪些問題？
數(shù)據(jù)湖剛提出來時，只是一個樸素的理念。而從理念變成一個可以落地的系統(tǒng)，就面臨著許多不得不考慮的現(xiàn)實問題：
首先，把所有原始數(shù)據(jù)都存儲下來的想法，要基于一個前提，就是存儲成本很低。而今數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快、產(chǎn)生的量越來越大的情況下，把所有原始數(shù)據(jù)，不分價值大小，都存儲下來，這個成本在經(jīng)濟上能不能接受，可能需要打一個問號。
其次，數(shù)據(jù)湖中存放這各類最原始的明細數(shù)據(jù)，包括交易數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的安全怎么保證？用戶訪問的權限如何控制？
再次，湖中的數(shù)據(jù)怎么治理？誰對數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)的定義、數(shù)據(jù)的變更負責？如何確保數(shù)據(jù)的定義、業(yè)務規(guī)則的一致性？
數(shù)據(jù)湖的理念很好，但是它現(xiàn)在還缺乏像數(shù)據(jù)倉庫那樣，有一整套方法論為基礎，有一系列具有可操作性的工具和生態(tài)為支撐。正因如此，目前把Hadoop用來對特定的、高價值的數(shù)據(jù)進行處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的模式，取得了較多的成功；而用來落實數(shù)據(jù)湖理念的模式，遭遇了一系列的失敗。這里，總結(jié)一些典型的數(shù)據(jù)湖失敗的原因：
數(shù)據(jù)沼澤：當越來越多的數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)湖中，但是卻沒有有效的方法跟蹤這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)沼澤就發(fā)生了。在這種失敗中，人們把所有東西都放在HDFS中，期望以后可以發(fā)掘些什么，可沒多久他們就忘那里有什么。
數(shù)據(jù)泥團：各種各樣的新數(shù)據(jù)接入進數(shù)據(jù)湖中，它們的組織形式、質(zhì)量都不一樣。 由于缺乏用于檢查，清理和重組數(shù)據(jù)的自助服務工具，使得這些數(shù)據(jù)很難創(chuàng)造價值。
缺乏自助分析工具：由于缺乏好用的自助分析工具，直接對數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)分析很困難。一般都是數(shù)據(jù)工程師或開發(fā)人員創(chuàng)建一個整理后的小部分數(shù)據(jù)集，把這些數(shù)據(jù)集交付給更廣泛的用戶，以便他們使用熟悉的工具進行數(shù)據(jù)分析。這限制了更廣泛的人參與到探索大數(shù)據(jù)中，降低了數(shù)據(jù)湖的價值。
缺乏建模的方法論和工具：在數(shù)據(jù)湖中，似乎每一項工作都得從頭開始，因為以前的項目產(chǎn)生的數(shù)據(jù)幾乎沒有辦法重用。 其實，我們罵數(shù)據(jù)倉庫很難變化以適應新需求，這其中有個原因就是它花很多時間來對數(shù)據(jù)進行建模，而正是有了這些建模，使得數(shù)據(jù)可以共享和重用。數(shù)據(jù)湖也需要為數(shù)據(jù)建模，不然每次分析師都得從頭開始。
缺少數(shù)據(jù)安全管理：通常的想法是每個人都可以訪問所有數(shù)據(jù)，但這是行不通的。企業(yè)對自己的數(shù)據(jù)是有保護本能的，最終一定是需要數(shù)據(jù)安全管理的。
一個數(shù)據(jù)湖搞定一切：大家都對能在一個庫中存儲所有數(shù)據(jù)的想法很興奮。然而，數(shù)據(jù)湖之外總會有新的存儲庫，很難把他們?nèi)枷麥绲簟?其實，大多數(shù)公司所需的，是可以對多種存儲庫聯(lián)合訪問功能。是不是在一個地方存儲，并不是那么重要。
數(shù)據(jù)湖應該具備哪些能力？
數(shù)據(jù)集成能力：
需要具備把各種數(shù)據(jù)源接入集成到數(shù)據(jù)湖中的能力。數(shù)據(jù)湖的存儲也應該是多樣的，比如HDFS、HIVE、HBASE等等。數(shù)據(jù)治理能力：
治理能力的核心是維護好數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)（metadata）。強制要求所有進入數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)必須提供相關元數(shù)據(jù)，應該作為最低限度的治理管控。沒有元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖就面臨成為數(shù)據(jù)沼澤的風險。更豐富的功能還包括：自動提取元元數(shù)據(jù)，并根據(jù)元數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行分類，形成數(shù)據(jù)目錄。
自動對數(shù)據(jù)目錄進行分析，可以基于AI和機器學習的方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系。
自動建立數(shù)據(jù)之間血緣關系圖。
跟蹤數(shù)據(jù)的使用情況，以便將數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
數(shù)據(jù)搜索和發(fā)現(xiàn)能力：
如果把整個互聯(lián)網(wǎng)想象成一個巨大的數(shù)據(jù)湖。那么，之所以人們可以這么有效的利用這個湖中的數(shù)據(jù)，就是因為有了Google這樣的搜索引擎。人們可以通過搜索，方便地找到他們想要的數(shù)據(jù)，進而進行分析。搜索能力是數(shù)據(jù)湖的十分重要的能力。數(shù)據(jù)安全管控能力：
對數(shù)據(jù)的使用權限進行管控，對敏感數(shù)據(jù)進行脫敏或加密處理，也是數(shù)據(jù)湖能商用所必須具備的能力。數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗能力：
數(shù)據(jù)質(zhì)量是分析正確的關鍵。因此必須對進入數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)的質(zhì)量情況進行檢驗。及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。為有效的數(shù)據(jù)探索提供保障。自助數(shù)據(jù)探索能力：
應該具備一系列好用的數(shù)據(jù)分析工具，以便各類用戶可以對數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進行自助探索。包括：支持對流、NoSQL、圖等多種存儲庫的聯(lián)合分析能力
支持交互式的大數(shù)據(jù)SQL分析
支持AI、機器學習分析
支持類似OLAP的BI分析
支持報表的生成
