阿里云数据湖构建有哪些优势

弹性扩展：阿里云数据湖基于云原生架构，可以根据实际需求弹性扩展，实现高可用性和高性能的数据处理。
数据集成和存储：阿里云数据湖提供了多种数据集成方式，可以将各种结构化和非结构化数据源集成到数据湖中。数据湖采用分层存储结构，可以有效地管理和存储海量数据，并提供高速的数据访问。
多样化的数据处理能力：数据湖提供了丰富的数据处理能力，包括数据清洗、转换、分析和机器学习等。用户可以使用SQL、Spark、Presto等各种工具和框架对数据湖中的数据进行处理和分析，以发现数据中的价值和洞见。
降低成本和提高性能：阿里云数据湖允许组织轻松地扩展其数据存储和处理能力，以满足不断增长的需求。这种弹性扩展性有助于降低成本并提高性能。
支持多种数据类型：阿里云数据湖支持多样化的数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这意味着您可以将各种数据源（例如关系数据库、日志文件、传感器数据、社交媒体帖子）集成到一个统一的存储库中，而无需将其预处理为统一格式。这种多样性有助于更全面地理解业务情况。
原始数据保存：与数据仓库不同，数据湖不要求将数据进行预处理、清洗或转换。原始数据以其原始形式保存，这对于后续的分析和洞察非常重要，因为它们可能需要使用原始数据进行不同类型的处理和分析。
灵活性和创新：阿里云数据湖提供了灵活性，使您能够快速尝试新的数据源和分析方法。这种灵活性有助于促进创新，因为您可以随时探索新的见解和解决方案，而无需等待传统的ETL流程完成。
强大的存储和计算能力：阿里云强大的存储和计算能力共同打造了业界领先的数据湖体系，可以支持EB级别的数据湖，存储超过10万Database、1亿Table以及10亿级别的Partition，每天支持超过30亿次的元数据服务请求，支持超过10个开源计算引擎以及MaxCompute和Hologres等云原生数仓引擎。
低成本高效能：阿里云数据湖存储成本相对于高效云盘下降10倍以上，查询性能相对于传统对象存储提速3倍以上。