认识达内从这里开始

认真做教育专心促就业

运城大数据培训数据湖的概念与应用

发布：运城达内教育官网
来源：互联网
时间：2020-06-04 09:36

随着互联网的不断发展，大数据技术被越来越多的程序员所掌握，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据的概念与应用发展。

运城大数据培训数据湖的概念与应用

一、什么是数据湖

数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数据湖的构建至关重要。

二、数据湖技术应用发展

数据湖作为新一代大数据分析处理的基础设施，需要超越传统的大数据平台。个人认为目前在以下方面，是数据湖解决方案未来可能的发展方向。

1)云原生架构。关于什么是云原生架构，众说纷纭，很难找到统一的定义。但是具体到数据湖这个场景，个人认为就是以下三点特征：(1)存储和计算分离，计算能力和存储能力均可独立扩展;(2)多模态计算引擎支持，SQL、批处理、流式计算、机器学习等;(3)提供serverless态服务，确保足够的弹性以及支持按需付费。

2)足够用的数据管理能力。数据湖需要提供更为强大的数据管理能力，包括但不限于数据源管理、数据类目管理、处理流程编排、任务调度、数据溯源、数据治理、质量管理、权限管理等。

3)大数据的能力，数据库的体验。目前绝大多数数据分析人员都只有数据库的使用经验，大数据平台的能力虽强，但是对于用户来说并不友好，数据科学家和数据数据分析师应该关注数据、算法、模型及其与业务场景的适配，而不是花大量的时间精力去学习大数据平台的开发。数据湖要想快速发展，如何为用户提供良好的使用体验是关键。基于SQL的数据库应用开发已经深入人心，如何将数据湖的能力通过SQL的形式释放出来，是未来的一个主要方向。

4)完善的数据集成与数据开发能力。对各种异构数据源的管理与支持，对异构数据的全量/增量迁移支持，对各种数据格式的支持都是需要不断完善的方向。同时，需要具备一个完备的、可视化的、可扩展的集成开发环境。

5)与业务的深度融合与集成。典型数据湖架构的构成基本已经成为了业界共识：分布式对象存储+多模态计算引擎+数据管理。决定数据湖方案是否胜出的关键恰恰在于数据管理，无论是原始数据的管理、数据类目的管理、数据模型的管理、数据权限的管理还是处理任务的管理，都离不开与业务的适配和集成;未来，会有越来越多的行业数据湖解决方案涌现出来，与数据科学家和数据分析师形成良性发展与互动。如何在数据湖解决方案中预置行业数据模型、ETL流程、分析模型和定制算法，可能是未来数据湖领域差异化竞争的一个关键点。

【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请在707945861群中学习了解。

< 上一篇：云计算技术的发展趋势都有哪些

下一篇：运城java培训java虚拟机的概念与作用 >