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什么是數(shù)據(jù)湖?有什么用?終于有人講明白了……

存儲 存儲軟件 數(shù)據(jù)湖
如果需要給數(shù)據(jù)湖下一個(gè)定義,可以定義為這樣:數(shù)據(jù)湖是一個(gè)存儲企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉庫,其中的數(shù)據(jù)可供存取、處理、分析及傳輸。

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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「大數(shù)據(jù)DT」,作者約翰、米斯拉 。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系大數(shù)據(jù)DT公眾號。  

 01 什么是數(shù)據(jù)湖

如果需要給數(shù)據(jù)湖下一個(gè)定義,可以定義為這樣:數(shù)據(jù)湖是一個(gè)存儲企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉庫,其中的數(shù)據(jù)可供存取、處理、分析及傳輸。

數(shù)據(jù)湖從企業(yè)的多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取原始數(shù)據(jù),并且針對不同的目的,同一份原始數(shù)據(jù)還可能有多種滿足特定內(nèi)部模型格式的數(shù)據(jù)副本。因此,數(shù)據(jù)湖中被處理的數(shù)據(jù)可能是任意類型的信息,從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到完全非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

企業(yè)對數(shù)據(jù)湖寄予厚望,希望它能幫助用戶快速獲取有用信息,并能將這些信息用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以獲得與企業(yè)運(yùn)行相關(guān)的洞察力。

  • 數(shù)據(jù)湖與企業(yè)的關(guān)系

數(shù)據(jù)湖能給企業(yè)帶來多種能力,例如,能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中式管理,在此之上,企業(yè)能挖掘出很多之前所不具備的能力。

另外,數(shù)據(jù)湖結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),能幫助企業(yè)構(gòu)建更多優(yōu)化后的運(yùn)營模型,也能為企業(yè)提供其他能力,如預(yù)測分析、推薦模型等,這些模型能刺激企業(yè)能力的后續(xù)增長。

企業(yè)數(shù)據(jù)中隱藏著多種能力,然而,在重要數(shù)據(jù)能夠被具備商業(yè)數(shù)據(jù)洞察力的人使用之前,人們無法利用它們來改善企業(yè)的商業(yè)表現(xiàn)。

02 數(shù)據(jù)湖如何幫助企業(yè)

長期以來,企業(yè)一直試圖找到一個(gè)統(tǒng)一的模型來表示企業(yè)中所有實(shí)體。這個(gè)任務(wù)有極大的挑戰(zhàn)性,原因有很多,下面列舉了其中的一部分:

  • 一個(gè)實(shí)體在企業(yè)中可能有多種表示形式,因此可能不存在某個(gè)完備的模型來統(tǒng)一表示實(shí)體。
  • 不同的企業(yè)應(yīng)用程序可能會基于特定的商業(yè)目標(biāo)來處理實(shí)體,這意味著處理實(shí)體時(shí)會采用或排斥某些企業(yè)流程。
  • 不同應(yīng)用程序可能會對每個(gè)實(shí)體采用不同的訪問模式及存儲結(jié)構(gòu)。

這些問題已困擾企業(yè)多年,并阻礙了業(yè)務(wù)處理、服務(wù)定義及術(shù)語命名等事務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化。

從數(shù)據(jù)湖的角度來看,我們正在以另外一種方式來看待這個(gè)問題。使用數(shù)據(jù)湖,隱式實(shí)現(xiàn)了一個(gè)較好的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,而不用擔(dān)心對業(yè)務(wù)程序產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。這些業(yè)務(wù)程序則是解決具體業(yè)務(wù)問題的“專家”。數(shù)據(jù)湖基于從實(shí)體所有者相關(guān)的所有系統(tǒng)中捕獲的全量數(shù)據(jù)來盡可能“豐滿”地表示實(shí)體。

因?yàn)樵趯?shí)體表示方面更優(yōu)且更完備,數(shù)據(jù)湖確實(shí)給企業(yè)數(shù)據(jù)處理與管理帶來了巨大的幫助,使得企業(yè)具備更多關(guān)于企業(yè)增長方面的洞察力,幫助企業(yè)達(dá)成其商業(yè)目標(biāo)。

值得一提的是,Martin Fowler寫過一篇很有意思的文章,在這篇文章中,他對企業(yè)數(shù)據(jù)湖的一些關(guān)鍵方面做了簡明扼要的闡述,可參考下面這個(gè)鏈接:

https://martinfowler.com/bliki/DataLake.html

  • 數(shù)據(jù)湖的優(yōu)點(diǎn)

企業(yè)會在其多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),隨著企業(yè)體量增大,企業(yè)也需要更智能地處理這些橫跨多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

一種最基本的策略是采用一個(gè)單獨(dú)的領(lǐng)域模型,它能精準(zhǔn)地描述數(shù)據(jù)并能代表對總體業(yè)務(wù)最有價(jià)值的那部分?jǐn)?shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)指的是前面提到的企業(yè)數(shù)據(jù)。

對企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了良好定義的企業(yè)當(dāng)然也有一些管理數(shù)據(jù)的方法,因此企業(yè)數(shù)據(jù)定義的更改能保持一致性,企業(yè)內(nèi)部也很清楚系統(tǒng)是如何共享這些信息的。

在這種案例中,系統(tǒng)被分為數(shù)據(jù)擁有者(data owner)及數(shù)據(jù)消費(fèi)者(data consumer)。對于企業(yè)數(shù)據(jù)來說,需要有對應(yīng)的擁有者,擁有者定義了數(shù)據(jù)如何被其他消費(fèi)系統(tǒng)獲取,消費(fèi)系統(tǒng)扮演著消費(fèi)者的角色。

一旦企業(yè)有了對數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的明晰定義,就可以通過該機(jī)制利用大量的企業(yè)信息。該機(jī)制的一種常見實(shí)現(xiàn)策略是通過構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)湖來提供統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)模型,在該機(jī)制中,數(shù)據(jù)湖負(fù)責(zé)捕獲數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),以及為消費(fèi)者系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

數(shù)據(jù)湖能從以下方面幫助到企業(yè):

  • 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理(data governance)與數(shù)據(jù)世系。
  • 通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能。
  • 預(yù)測分析,如領(lǐng)域特定的推薦引擎。
  • 信息追蹤與一致性保障。
  • 根據(jù)對歷史的分析生成新的數(shù)據(jù)維度。
  • 有一個(gè)集中式的能存儲所有企業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)中心,有利于實(shí)現(xiàn)一個(gè)針對數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)。
  • 幫助組織或企業(yè)做出更多靈活的關(guān)于企業(yè)增長的決策。

在本節(jié)中,我們討論數(shù)據(jù)湖應(yīng)該具備哪些能力。后續(xù)將會討論和評述數(shù)據(jù)湖是如何工作的,以及應(yīng)該如何去理解其工作機(jī)制。

03 數(shù)據(jù)湖是如何工作的

為了準(zhǔn)確理解數(shù)據(jù)湖能給企業(yè)帶來哪些好處,理解數(shù)據(jù)湖的工作機(jī)制以及構(gòu)建功能齊全的數(shù)據(jù)湖需要哪些組件就顯得尤為重要了。在一頭扎進(jìn)數(shù)據(jù)湖架構(gòu)細(xì)節(jié)之前,不妨先來了解數(shù)據(jù)湖背景中的數(shù)據(jù)生命周期。

在一個(gè)較高的層面來看,數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)生命周期如圖2-1所示。

▲圖2-1 數(shù)據(jù)湖的生命周期

上述生命周期也可稱為數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)湖中的多個(gè)不同階段。每個(gè)階段所需的數(shù)據(jù)和分析方法也有所不同。數(shù)據(jù)處理與分析既可按批量(batch)方式處理,也可以按近實(shí)時(shí)(near-real-time)方式處理。

數(shù)據(jù)湖的實(shí)現(xiàn)需要同時(shí)支持這兩種處理方式,因?yàn)椴煌奶幚矸绞椒?wù)于不同的場景。處理方式(批處理或近實(shí)時(shí)處理)的選擇也依賴數(shù)據(jù)處理或分析任務(wù)的計(jì)算量,因?yàn)楹芏鄰?fù)雜計(jì)算不可能在近實(shí)時(shí)處理模式中完成,而在一些案例中,則不能接受較長的處理周期。

同樣,存儲系統(tǒng)的選擇還依賴于數(shù)據(jù)訪問的要求。例如,如果希望存儲數(shù)據(jù)時(shí)便于通過SQL查詢訪問數(shù)據(jù),則選擇的存儲系統(tǒng)必須支持SQL接口。

如果數(shù)據(jù)訪問要求提供數(shù)據(jù)視圖,則涉及將數(shù)據(jù)存儲為對應(yīng)的形式,即數(shù)據(jù)可以作為視圖對外提供,并提供便捷的可管理性和可訪問性。

最近出現(xiàn)的一個(gè)日漸重要的趨勢是通過服務(wù)(service)來提供數(shù)據(jù),它涉及在輕量級服務(wù)層上對外公開數(shù)據(jù)。每個(gè)對外公開的服務(wù)必須準(zhǔn)確地描述服務(wù)功能并對外提供數(shù)據(jù)。此模式還支持基于服務(wù)的數(shù)據(jù)集成,這樣其他系統(tǒng)可以消費(fèi)數(shù)據(jù)服務(wù)提供的數(shù)據(jù)。

當(dāng)數(shù)據(jù)從采集點(diǎn)流入數(shù)據(jù)湖時(shí),它的元數(shù)據(jù)被捕獲,并根據(jù)其生命周期中的數(shù)據(jù)敏感度從數(shù)據(jù)可追溯性、數(shù)據(jù)世系和數(shù)據(jù)安全等方面進(jìn)行管理。

數(shù)據(jù)世系被定義為數(shù)據(jù)的生命周期,包括數(shù)據(jù)的起源以及數(shù)據(jù)是如何隨時(shí)間移動(dòng)的。它描述了數(shù)據(jù)在各種處理過程中發(fā)生了哪些變化,有助于提供數(shù)據(jù)分析流水線的可見性,并簡化了錯(cuò)誤溯源。

可追溯性是通過標(biāo)識記錄來驗(yàn)證數(shù)據(jù)項(xiàng)的歷史、位置或應(yīng)用的能力。

——維基百科

04 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別

很多時(shí)候,數(shù)據(jù)湖被認(rèn)為與數(shù)據(jù)倉庫是等同的。實(shí)際上數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫代表著企業(yè)想達(dá)成的不同目標(biāo)。表2-1中顯示了兩者的關(guān)鍵區(qū)別。

數(shù)據(jù)湖
數(shù)據(jù)倉庫
能處理所有類型的數(shù)據(jù),如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)的類型依賴于數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)格式。
只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,而且這些數(shù)據(jù)必須與數(shù)據(jù)倉庫事先定義的模型吻合。
擁有足夠強(qiáng)的計(jì)算能力用于處理和分析所有類型的數(shù)據(jù),分析后的數(shù)據(jù)會被存儲起來供用戶使用。
處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),將它們或者轉(zhuǎn)化為多維數(shù)據(jù),或者轉(zhuǎn)換為報(bào)表,以滿足后續(xù)的高級報(bào)表及數(shù)據(jù)分析需求。
數(shù)據(jù)湖通常包含更多的相關(guān)的信息,這些信息有很高概率會被訪問,并且能夠?yàn)槠髽I(yè)挖掘新的運(yùn)營需求。
數(shù)據(jù)倉庫通常用于存儲和維護(hù)長期數(shù)據(jù),因此數(shù)據(jù)可以按需訪問。

▲表2-1 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵區(qū)別

從表2-1來看,數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的差別很明顯。然而,在企業(yè)中兩者的作用是互補(bǔ)的,不應(yīng)認(rèn)為數(shù)據(jù)湖的出現(xiàn)是為了取代數(shù)據(jù)倉庫,畢竟兩者的作用是截然不同的。

05 數(shù)據(jù)湖的構(gòu)建方法

不同的組織有不同的偏好,因此它們構(gòu)建數(shù)據(jù)湖的方式也不一樣。構(gòu)建方法與業(yè)務(wù)、處理流程及現(xiàn)存系統(tǒng)等因素有關(guān)。

簡單的數(shù)據(jù)湖實(shí)現(xiàn)幾乎等價(jià)于定義一個(gè)中心數(shù)據(jù)源,所有的系統(tǒng)都可以使用這個(gè)中心數(shù)據(jù)源來滿足所有的數(shù)據(jù)需求。雖然這種方法可能很簡單,也很劃算,但它可能不是一個(gè)非常實(shí)用的方法,原因如下:

  • 只有當(dāng)這些組織重新開始構(gòu)建其信息系統(tǒng)時(shí),這種方法才可行。
  • 這種方法解決不了與現(xiàn)存系統(tǒng)相關(guān)的問題。
  • 即使組織決定用這種方法構(gòu)建數(shù)據(jù)湖,也缺乏明確的責(zé)任和關(guān)注點(diǎn)隔離(responsibility and separation of concerns)。
  • 這樣的系統(tǒng)通常嘗試一次性完成所有的工作,但是最終會隨著數(shù)據(jù)事務(wù)、分析和處理需求的增加而分崩離析。

更好的構(gòu)建數(shù)據(jù)湖的策略是將企業(yè)及其信息系統(tǒng)作為一個(gè)整體來看待,對數(shù)據(jù)擁有關(guān)系進(jìn)行分類,定義統(tǒng)一的企業(yè)模型。

這種方法雖然可能存在流程相關(guān)的挑戰(zhàn),并且可能需要花費(fèi)更多的精力來對系統(tǒng)元素進(jìn)行定義,但是它仍然能夠提供所需的靈活性、控制和清晰的數(shù)據(jù)定義以及企業(yè)中不同系統(tǒng)實(shí)體之間的關(guān)注點(diǎn)隔離。

這樣的數(shù)據(jù)湖也可以有獨(dú)立的機(jī)制來捕獲、處理、分析數(shù)據(jù),并為消費(fèi)者應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

關(guān)于作者:湯姆斯·約翰(Tomcy John)是一名企業(yè)級Java技術(shù)專家,擁有工學(xué)學(xué)士學(xué)位,并且有超過14年多行業(yè)的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

潘卡·米斯拉(Pankaj Misra)是一名技術(shù)傳播者,擁有工程學(xué)士學(xué)位,并且有超過16年跨多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)。

本文摘編自《企業(yè)數(shù)據(jù)湖》,經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 大數(shù)據(jù)DT
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