作为全局数据汇总及处理的核心功能，数据湖在数据中台建设中必不可少。那么它与数据仓库、数据中台是什么关系？

下图显示了一个典型的从数据采集到数据湖、数据仓库及数据集市，最后为数据应用提供服务的流程。可以看到，除了为数据仓库提供原始数据之外，数据湖也可以直接为上层的数据应用提供服务。与数据湖不同，数据仓库是针对OLAP需求建设的数据库，可以分析来自交易系统或不同业务部门的结构化数据。数据仓库中的数据由原始数据经过清理、填充和转换后按照核心业务逻辑组织生成。数据仓库一般必须预先定义好数据库Schema，重点是实现更快的SQL驱动的深度报告和分析。

从数据采集到提供数据服务的流程图

数据湖的出现主要是为了解决存储全域原始数据的问题。在捕获来自业务应用程序、移动应用程序、IoT设备和互联网的结构化和非结构化数据时，实际上并没有预先定义好数据结构，这意味着可以先存储数据而无须进行精心设计，也无须明确要进行什么分析，由数据科学家和数据工程师在后续工作中探索和尝试。这个改动极大推动了大数据的发展，早期大数据系统的一大吸引力是能够存储大量日志数据供后期探索，很多大数据应用就是在大数据系统将数据采集上来之后才出现的。

为什么一定要单独建立数据湖呢？要回答这个问题，我们先来了解数据湖的一个重要组成部分—ODS（Operating Data Store，运营数据存储）。在20世纪90年代数据仓库刚出来的时候，就已经有ODS了。可以说ODS是数据湖的先行者，因为ODS和数据湖有两个共同的重要特征：不加转换的原始数据，可以进行不预先设置的分析。ODS一般用来存储业务运营数据，也就是OLTP（联机事务处理）数据的快照和历史，而数据仓库一般用来存储分析数据，对应OLAP（联机分析处理）需求。下表列出了OLTP和OLAP的一些区别。

OLTP和OLAP的区别

绝大多数情况下，业务数据库的SQL库表的结构与数据仓库的结构是不一样的：业务数据库是为OLTP设计的，是系统实时状态的数据；而数据仓库的数据是为OLAP的需求建设的，是为了深度的多维度分析。这个差异造成基于数据仓库的数据分析受到以下限制：

• 数据仓库的架构设计是事先定好的，很难做到全面覆盖，因此基于数据仓库的分析是受到事先定义的分析目标及数据库Schema限制的；

• 从OLTP的实时状态到OLAP的分析数据的转换中会有不少信息损失，例如某个账户在某个具体时间点的余额，在OLTP系统里一般只存储最新的值，在OLAP系统里只会存储对账户操作的交易，一般不会专门存储历史余额，这就使得进行基于历史余额的分析非常困难。
  
  

因此，在建立数据仓库的时候，我们必须先将OLTP数据导入ODS，然后在ODS上进行ETL操作，生成便于分析的数据，最后将其导入数据仓库。这也是为什么ODS有时也被称为数据准备区（staging area）。

随着Hadoop的逐渐普及，大家发现数据仓库底层的技术（关系型数据库）无法处理一些非结构化数据，最典型的就是服务器日志包含的数据。除了这些分析上的功能缺陷之外，传统数据仓库底层使用的关系型数据库在处理能力上有很大局限，这也是数据湖，直至整个大数据生态出现的一个主要原因。在Hadoop出现之前，就有Teradata和Vertica等公司试图使用MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）数据库技术来解决数据仓库的性能问题。在Hadoop出现之后，Hive成为一个比较廉价的数据仓库实现方式，也出现了Presto、Impala这些SQL-on-Hadoop的开源MPP系统。从2010年开始，业界逐渐将ODS、采集的日志以及其他存放在Hadoop上的非结构或半结构化数据统称为数据湖。有时，数据湖中直接存储源数据副本的部分（包括ODS和日志存储）被称为贴源数据层，意思是原始数据的最直接副本。

从根本上来讲，数据湖的最主要目标是尽可能保持业务的可还原度。例如，在处理业务交易的时候，数据湖不仅会把OLTP业务数据库的交易记录采集到数据湖中的ODS，也会把产生这笔交易的相关服务器日志采集到数据湖的HDFS文件系统中，有时还会把发回给客户的交易凭证作为文档数据存放。这样，在分析与这笔交易相关的信息时，系统能够知道这笔交易产生的渠道（从服务器分析出来的访问路径），给客户的凭证是否有不合理的数据格式（因为凭证的格式很多时候是可以动态变化的）。

数据湖的建设方式有很多种，有的企业使用以Hadoop为核心的数据湖实现，有的企业以MPP为核心加上一些对象存储来实现。虽然建设方式不同，但是它们建设数据湖的目标是一致的，主要有以下4点。

1）高效采集和存储尽可能多的数据。将尽可能多的有用数据存放在数据湖中，为后续的数据分析和业务迭代做准备。一般来说，这里的“有用数据”就是指能够提高业务还原度的数据。

2）对数据仓库的支持。数据湖可以看作数据仓库的主要数据来源。业务用户需要高性能的数据湖来对PB级数据运行复杂的SQL查询，以返回复杂的分析输出。

3）数据探索、发现和共享。允许高效、自由、基于数据湖的数据探索、发现和共享。在很多情况下，数据工程师和数据分析师需要运行SQL查询来分析海量数据湖数据。诸如Hive、Presto、Impala之类的工具使用数据目录来构建友好的SQL逻辑架构，以查询存储在选定格式文件中的基础数据。这允许直接在数据文件中查询结构化和非结构化数据。

4）机器学习。数据科学家通常需要对庞大的数据集运行机器学习算法以进行预测。数据湖提供对企业范围数据的访问，以便于用户通过探索和挖掘数据来获取业务洞见。

基于这几个目标，数据湖必须支持以下特性。

数据源的全面性：数据湖应该能够从任何来源高速、高效地收集数据，帮助执行完整而深入的数据分析。

• 数据可访问性：以安全授权的方式支持组织/部门范围内的数据访问，包括数据专业人员和企业等的访问，而不受IT部门的束缚。

• 数据及时性和正确性：数据很重要，但前提是及时接收正确的数据。所有用户都有一个有效的时间窗口，在此期间正确的信息会影响他们的决策。

• 工具的多样性：借助组织范围的数据，数据湖应使用户能够使用所需的工具集构建其报告和模型。

数据采集系统负责将原始数据从源头采集到数据湖中。数据湖中主要采集如下数据。

1）ODS：存储来自各业务系统（生产系统）的原始数据，一般以定时快照的方式从生产数据库中采集，或者采用变化数据捕获（Change Data Capture，CDC）的方式从数据库日志中采集。后者稍微复杂一些，但是可以减少数据库服务器的负载，达到更好的实时性。在从生产数据库中采集的时候，建议设置主从集群并从从库中采集，以避免造成对生产数据库的性能影响。

2）服务器日志：系统中各个服务器产生的各种事件日志。典型例子是互联网服务器的日志，其中包含页面请求的历史记录，如客户端IP地址、请求日期/ 时间、请求的网页、HTTP代码、提供的字节数、用户代理、引用地址等。这些数据可能都在一个文件中，也可能分隔成不同的日志，如访问日志、错误日志、引荐者日志等。我们通常会将各个业务应用的日志不加改动地采集到数据湖中。

3）动态数据：有些动态产生的数据不在业务系统中，例如为客户动态产生的推荐产品、客户行为的埋点数据等。这些数据有时在服务器日志中，但更多的时候要以独立的数据表或Web Service的方式进行采集。埋点是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程，比如用户点击某个图标的次数、观看某个视频的时长等。埋点是用户行为分析中非常重要的环节，决定了数据的广度、深度、质量，能影响后续所有的环节。因此，这部分埋点数据应该采集到数据湖中。

4）第三方数据：从第三方获得的数据，例如用户的征信数据、广告投放的用户行为数据、应用商店的下载数据等。

采集这些原始数据的常见方式如下。

• 传统数据库数据采集：数据库采集是通过Sqoop或DataX等采集工具，将数据库中的数据上传到Hadoop的分布式文件系统中，并创建对应的Hive表的过程。数据库采集分为全量采集和增量采集，全量采集是一次性将某个源表中的数据全部采集过来，增量采集是定时从源表中采集新数据。

• Kafka实时数据采集：Web服务的数据常常会写入Kafka，通过Kafka快速高效地传输到Hadoop中。由Confluent开源的Kafka Connect架构能很方便地支持将Kafka中的数据传输到Hive表中。

• 日志文件采集：对于日志文件，通常会采用Flume或Logstash来采集。

• 爬虫程序采集：很多网页数据需要编写爬虫程序模拟登录并进行页面分析来获取。

• Web Service数据采集：有的数据提供商会提供基于HTTP的数据接口，用户需要编写程序来访问这些接口以持续获取数据。
  
  

数据湖需要支持海量异构数据的存储。下面是一些常见的存储系统及其适用的数据类型。

• HDFS：一般用来存储日志数据和作为通用文件系统。

• Hive：一般用来存储ODS和导入的关系型数据。

• 键-值存储（Key-value Store）：例如Cassandra、HBase、ClickHouse等，适合对性能和可扩展性有要求的加载和查询场景，如物联网、用户推荐和个性化引擎等。

• 文档数据库（Document Store）：例如MongoDB、Couchbase等，适合对数据存储有扩展性要求的场景，如处理游戏账号、票务及实时天气警报等。

• 图数据库（Graph Store）：例如Neo4j、JanusGraph等，用于在处理大型数据集时建立数据关系并提供快速查询，如进行相关商品的推荐和促销，建立社交图谱以增强内容个性化等。

• 对象存储（Object Store）：例如Ceph、Amazon S3等，适合更新变动较少的对象文件数据、没有目录结构的文件和不能直接打开或修改的文件，如图片存储、视频存储等。
  
  

一般来讲，数据湖的存储应该支持以下特性。

1）可扩展性。企业数据湖充当整个组织或部门数据的集中数据存储，它必须能够弹性扩展。注意，虽然云原生架构比较容易支持弹性扩展，但是数据中心都会有空间和电力限制，准备建设大规模数据湖的企业需要考虑多数据中心或混合云的架构，否则就会陷入几年就要“搬家”的窘境。

2）数据高可用性。数据的及时性和持续可用性是辅助决策制定的关键，因此必须使用HDFS、Ceph、GlusterFS等支持多备份、分布式高可用的架构。

3）高效的存储效率。数据湖的数据量是以PB计的，而且因为需要多备份（3份或更多），其存储效率就非常重要。例如，使用LZO压缩存储HDFS文件可以达到1∶6甚至1∶7的压缩比例，而且可以通过系统支持实现透明访问，也就是说，程序可以直接使用数据而无须先展开到临时空间。另外，列式存储也是一种常用的利于压缩的存储方式。存储效率越高，意味着需要的服务器越少，使用的电量越少，扩容的时间间隔越长，因此存储效率对数据湖的运营非常重要。

4）数据持久性。数据一旦存储，就不能因为磁盘、设备、灾难或任何其他因素而丢失。除了使用分布式架构，一般还需要考虑多数据中心和混合云架构支持的异地备份。

5）安全性。对于本地和基于云的企业数据湖来说，安全都是至关重要的，应将其放在首位。例如，数据必须经过加密，必须不可变（在任何需要的地方），并且必须符合行业标准；数据系统的访问必须支持端到端的授权和鉴权集成等。应该从刚开始建设数据湖时就进行安全性的设计，并将其纳入基本的体系结构和设计中。只有在企业整体安全基础架构和控件的框架内部署和管理，数据湖的安全性才有保障。

6）治理和审计。要能够应用治理规则及数据不变性，识别用户隐私数据以及提供完整的数据使用审计日志的能力，这对于满足法规和法定要求至关重要。

7）可以存储任何内容。数据湖在设计之初，有一个主要考虑的因素：存储任何格式（结构化和非结构化）的数据并提供快速检索。当然，这里的“快速”并不是说要像面向用户的系统一样提供实时响应，在数据湖上运行的应用对交互的要求会低一些。即便如此，Presto、Impala等SQL-on-Hadoop的解决方案正在逐步提高数据湖的交互体验。

8）可以支持不同存储文件的大小和格式。在很多场景中，系统需要存储很多小文件，这些文件的尺寸远小于Hadoop文件系统（HDFS）的默认块大小128MB。在基于Hadoop的框架中，每个文件在集群的名称节点的内存中均表示为一个对象，每个对象通常占用150B。这意味着大量文件将消耗大量内存。因此，大多数基于Hadoop的框架无法有效使用小文件。另一个重要方面是文件的格式，例如使用列存储（ORC和Parquet）可以加大文件的压缩比例，在读取时仅解压缩和处理当前查询所需的值，这样可以大大减少磁盘I/O和查询时间。

很多人认为数据湖中存储的是原始数据，不需要治理，这其实是个误区。确切地说，数据湖存储的是未经转换的数据，任何需要支持分析的数据都是需要治理的。数据治理是指对企业中数据的可用性、完整性和安全性的全面管理，具体内容主要取决于企业的业务策略和技术实践。

比如，我们可以要求写入数据湖的ODS数据经过Schema的检查，确保业务系统Schema的改变不会未经协调就进入数据湖，造成现有数据湖应用的失效。再比如合规的要求，数据湖负责全域数据采集，其中往往包括消费者的个人可识别信息。这些敏感数据必须经过合规处理，以确保系统遵守隐私法律和法规。因此，从最开始就应将数据治理纳入数据湖的设计中，至少应采用最低的治理标准。

数据湖中的数据治理主要涵盖以下领域。

• 数据目录。由于数据湖中存储的数据量非常大，因此很难跟踪有哪些数据可用，而且数据容易被淹没。解决方案是维护数据目录。数据目录是元数据的集合，结合了数据管理和搜索工具，可帮助分析师和其他用户查找数据。数据目录充当可用数据的清单，并提供信息以评估适用数据的预期用途。最有效的方法是维护中央数据目录，并在各种处理框架（如Hadoop、Spark以及其他可用工具）中使用，这样可以应用简单的数据治理规则来确保元数据的完整性。

• 数据质量。数据质量系统应该确保数据的完整性、准确性、一致性以及标准化，否则基于数据得出的结果是不可靠的，所谓的“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）就是这个意思。现在并没有一个通用的数据质量管理系统适用于数据湖，但是类似于Delta Lake这样的项目已经在探索如何解决这些问题。

• 数据合规。根据所运营的业务领域，数据湖必须满足一些合规要求，例如GDPR（《通用数据保护条例》）、HIPAA（《健康保险便利和责任法案》）和ISO等标准和规范。对于很多企业而言，数据合规是很重要的工作，数据合规一旦出问题，可能导致巨额罚款或者数据泄露，损害企业的信誉。