数据湖存储

数据湖的存储技术是其核心组成部分，以下是一些关键点来描述数据湖的存储解决方案和架构：

存储原始数据： 数据湖用于存储企业的各种各样原始数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据保持在其原始格式中存储，无需先进行格式转换或架构定义，以便未来灵活使用。

分布式文件系统： 数据湖的存储基础设施通常是分布式文件系统，这些系统以块为单位存储数据，并将其分散到多个存储节点，提供高可用性和冗余。

对象存储： 随着云计算的普及，数据湖越来越多地依赖对象存储来满足海量数据的存储需求。对象存储通过HTTP API进行访问，能够存储任意格式的数据。

数据湖管理： 数据湖需要具备完善的数据管理能力，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema、权限管理等。

元数据管理： 元数据管理和数据治理框架提供数据分类、元数据搜索和数据血缘分析的功能，帮助避免数据湖变成“数据沼泽”。

存储成本： 数据湖使用低成本的存储解决方案，如对象存储，来存储大量数据。相比于数据仓库，数据湖的成本更低，这对于拥有大量数据的企业来说是一个显著的优势。

扩展性和容错性： 数据湖采用分布式架构，使得存储和计算能够独立扩展。系统使用副本机制来保证数据的高可用性和容错性。

云原生数据湖： 云服务商提供的对象存储通常基于存算分离的庞大资源池，客户按量付费、按需扩缩容，同时还能借助资源池的规模效应满足一定的突发性能需求。

存储加速方案： 数据湖解决方案还包括存储加速器，如腾讯云的数据湖解决方案，通过数据加速器无缝对接机器学习平台，打破数据孤岛。

数据湖与计算引擎集成： 数据湖可以与多种计算和AI引擎无缝集成，实现统一的批处理和流处理。