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如何设计高效的数据湖架构?

1. 引言

在大数据时代,数据湖(Data Lake)逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库,数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据,同时提供更灵活的存储与计算能力。然而,如何合理设计数据湖架构,优化存储策略、Schema 演进以及数据生命周期管理,是数据架构师必须深入思考的问题。

本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法,结合 Hudi、Iceberg、Delta Lake 等技术进行对比,并提供最佳实践。

2. 存储策略

2.1 数据湖存储选型

数据湖的存储一般采用分布式存储系统,如:

  • HDFS(Hadoop Distributed File System):适用于大规模批处理,低成本,支持高吞吐,但扩展性受限。

  • S3(Amazon Simple Storage Service):对象存储,支持无限扩展,适用于云原生数据湖。

  • OSS(阿里云对象存储) / GCS(Google Cloud Storage):各大云厂商提供的对象存储,适用于云端存储方案。

存储优化策略:

  • 选择合适的存储格式

    • Parquet(列式存储


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