内容简要：
一、数据湖介绍
二、数据湖架构与技术探索
三、阿里云云原生数据湖实践
一、数据湖介绍
（一）什么是数据湖？
数字化趋势下，许多企业通过利用数据的价值达到业务上的提升，数据量爆炸性增长使得源头越来越丰富，例如数据库数据、APP日志、服务器日志、LT数据。
在这种背景下，需要更好的数据架构支撑，且能够更灵活的支撑上层各种各样场景的分析，与数据库相关的有：
HDFS/OSS/S3数据存储类组件；
阿里云OSS对象存储；
Delta Lake数据库格式；
Hudi/Iceberg数据库组件；
湖仓一体的DataWarehouse/LakeHouse。
什么是数据湖？
如下图所示：
中间是存储，底层数据通过实时或离线的方式进入数据库中，上层在数据库中做分析或学习，这是比较简单的Pipeline。
阿里云数据库云上流程如下图所示：
数据的流入有许多产品支持，主要围绕OSS对象存储。数据流入后，支持数据分析和服务，包括对流入的数据做数据治理、安全权限。
上图为Delta Lake网站上数据湖的一种场景。
通过流式或者批式的方式导入到数据湖上，数据湖底层的存储如HDFS、S3、Azure Data Lake Storage对象存储，上层是数据库格式，提供更丰富的场景支撑能力。
上图为另外一个数据库格式下，Hudi网站上一个Pipeline图。它有很多数据源，通过Hudi的工具，将数据写到Hudi格式里面。 Hudi格式底层是一些分布式存储或者对象存储，还有Alluxio加速。
目前数据湖的定义存在些许差别。
如Wikipedia对数据湖的定义是原始数据的存储，支持后续分析和学习，存储结构化数据和非结构化数据，可以构建在线下的机房里面，也可以在云上构建数据库。
AWS对数据湖的定义是一个中心化的存储，存储结构化数据和非结构化数据，可以做各种各样的分析。
微软对数据湖的定义是提供许多相关的产品与工具，让开发者或者数据科学家能够存储各种各样的数据类型，提供各种各样分析的能力或平台。
概括来说，数据库是：
·一个中心化的存储，接入不同数据源，可以存储半结构化、结构化和非结构化的数据。
·存储偏原始的数据，可以支撑上层各种各样的分析。
Keywords:
·Centralized repository；
·Streaming&batch ingest；
·Semi-structured/unstructured/structured；
·Data as-is/raw data；
·Support different types of analytics.
数据湖偏原始的数据，数据入库的时候不需要做建模，数据仓库需要提前做各种建模，管理与定义Schema，然后数据才能进来。数据湖是数据先进来，分析的时候抓取Schema，再去做分析。数据仓库是结构化的数据。
数据湖类型比较丰富，是开放的存储。上层可以对接分析引擎，例如可以机器学习、查询，或者在数据湖基础上构建一个数仓。数据湖较为开放、灵活。对比之下，数据仓库较为封闭。存储与引擎为一体，存储在引擎下面，做优化时需要结合引擎。
数据仓库导入过程会对文件做优化或索引，对数据质量由Schema保证，上层的数据治理权限较为完善。数据湖灵活、开放，但在数据治理、安全上有隐患，导入时可能存在小文件的问题。
现在数据仓库向湖仓一体方向发展，结合数据湖的灵活性和开放性，以及数据仓库的数据治理与安全，导入的数据质量，整套的体系较为完善。
数据湖体系里面，各自有不同的位置，HDFS/OSS/S3是数据湖存储，Delta Lake/Hudi/Iceberg是数据库格式，DataWarehouse/LakeHouse数据湖上层应用场景。
（二）为什么要用数据湖？
企业做数字化转型，需要从不同的角度与地点采集数据，将爆炸性增长的数据挖掘与利用。
数据源和数据类型越来越多，如LT相关的数据，业务数据库相关的数据等。数据湖暂时无规划的数据，等有需要的时候再将数据做分析处理，导入到数据仓里做后续查询。数据湖有非常灵活的特性，能够支撑上层分析场景，丰富的数据可以用于支持后续的分析与架构。
（三）数据湖问题与挑战
根据公开媒体报道，数据湖建设失败的案例不在少数。
不经考虑、未加管理、毫无条理的数据存储不能给数据分析带来任何帮助，如果缺少必要的数据管理、元数据获取、质量管理、安全管理能力和过程，或是未能正确围绕一个业务中心正确开展，数据湖终将变成无用的数据沼泽。
基于上图的结构，分析数据湖在实践中会遇到哪些问题：
Ø 数据摄入（入湖）
·数据源太多，入湖开发成本高；
·数据质量无法保障（脏数据、重复数据、Schema缺少……）；
·要求实时入湖做分析时，中间数据可能分出现问题。
Ø 数据存储
·数据量增长，需要考虑成本、扩展性、性能的问题。
Ø 数据管理分析
·缺乏元数据管理、发现，分析困难；
·性能与安全上没有保障。
二、数据湖架构与技术探索
（一）数据库架构
如上图所示，数据库架构Pipeline分为很多层。
原始是数据源，其次是摄入层，指数据入湖包括实时与成批的导入。第三层是存储层，支撑后续不同场景的计算。接着是应用层，横向向后是数据治理，包括运维的数据质量等。在这个架构下，能够更好的挖掘数据库的数据价值，并发挥出其价值。
（二）数据摄⼊/⼊湖
数据摄入(入湖)需要解决的问题，总结如下：
Ø 数据源很多，同步/ETL开发成本；
Ø 如何避免数据沼泽，提高数据质量/可用性；
Ø 提供数据更新订正能力,Schema演化；
Ø 如何保证链路上的Exactly Once；
Ø 实时入湖读写如何隔离，防止脏读。
如何去解决数据摄⼊(⼊湖)的问题，下面以某个产品为例：
对于解决数据源很多，同步/ETL开发成本的问题，整体上通过拖拽或者配置的方式，拖拽数据源进行配置，构建Pipeline。或者通过常用数据源/ETL算子进行配置的方式构建Pipeline。定义ETL算子在相关场景下是可以复用的，通过数据源把它抽象到产品中。对于典型的实时数仓(数据库Binlog同步)，链路上还是有很多工作。
数据摄入/入湖还需要解决以下几个问题：
1）避免数据沼泽，提高数据质量/可用性；
2）提供数据更新订正能力, Schema演化；
3）如何保证链路上的Exactly Once；
4）实时⼊湖读写如何隔离，防止脏读。
数据湖整体功能趋向统一，如DELTA LAKE提供数据更新订正能⼒，Scheme演化能力。但是它们各有所长，如Hudi比较擅长的Upset场景，ICEBERG偏向于索引与性能。
DELTA LAKE如何解决Update&Delete&Merge等相关问题？
如下图所示：
底层数据是Parquet格式，可以管理源数据，中间是MetadataManagement，上面支持Transactions。
基于这三层，数据可以通过Streaming实时写入Delta Lake，后续可以用Presto或者Spark实时查询。
这种方式有隔离的特性支撑，相当于有Update&Delete&Merge、演化Schema和查询Time Travel历史上某个时间点数据的能力。
（三）数据湖存储
数据量很大时需要考虑成本（包括运维成本）、扩展、性能，选择不同的存储方式有不同的特点。
HDFS
1）集群规模瓶颈；
2）NameNode压力；
3）规划集群复杂；
4）运维难度大；
5）成本高；
6）性能高。
对象存储OSS/Amazon S3
1）按需计费，无限扩容；
2）存算分离，规划简单；
3）运维简单；
4）性能需优化(带宽/元数据操作)。
（四）数据湖分析
数据湖如何支撑上层的多场景多引擎高性能挖掘数据价值。
总结如下：
Ø 统一元数据管理/发现；
Ø 引擎深度优化；
Ø 多种接口多语言访问支持(posix/filesystem/c++/java/…)；
Ø 企业级安全(认证/权限/…)。
三、阿里云云原生数据湖实践
如上图所示，阿里云云原生数据湖架构由多个部分组成。
首先数据源里有日志数据、数据库数据。数据源通过数据库构建产品，管理数据库的语言数据、访问控制、表或列的权限等，提供入湖解决方案，包括数据湖元数据、访问控制、入湖工具，构建入湖的Pipeline。
数据湖存储是围绕对象存储OSS，支持Delta Lake、Hudi、Iceberg等数据库格式，能够解决数据标准、低频、归档等数据湖上面的问题。
在这个基础上，为了支撑上层的引擎分析、数据挖掘，提供了JindoFS。JindoFS是能够把大数据体系结合起来的中间层。能够封装的标准的API，使上层的Spark、Presto能够对接上OSS数据。
再往上是云原生计算引擎，如EMS基本上都是开源的组件。最上层为数据开发治理，用户做数据开发治理的平台。
（五）数据湖构建/DLF
数据库构建（DLF）主要功能是横向的基础设施，解决数据库的管理。
功能包括:
Ø 数据入湖
支持多种数据源一键入湖模板；
支持Delta/Hudi/Parqute等格式；
支持实时入湖（CDC\KAFKA\SLS\…）。
Ø 元数据服务
兼容开源生态API；
自动爬取Schema；
多引擎对接（Spark/Hive/MC/Holo/…）。
Ø 权限管理
支持表/列权限控制；
支持OSS权限托管。
下面是数据入湖内核上做的工作。
从架构来看，底层是Delta Lake、OSS、Hudi、HDFS，上面是Spark、Presto等引擎。对Delta/Hudi做了性能优化和功能的增强，如自动的小文件合并，SparkSQL和Spark Streaming SQL深度集成，让用户能够用SQL的方式写Pipeline，降低开发门槛，查询引擎优化，OSS Rename原子性。
如上图所示，Spark Streaming SQL是官方文档，可以像写离线SQL那样去写流失的作业的这种SQL，功能包括动态分区表等。
（六）数据湖存储/JindoFS
JindoFS是在OSS和引擎之间把大数据串起来的一个组件，它同时做了性能优化。
阿里云OSS SDK 是对象存储接口，本身并不能直接用于 Hadoop/Spark
• 类似于 AWS 的 EMRFS，Hadoop 社区的 S3A FS
• 对 OSS 访问支持 RAM/AK 免密，支持 Credentials Provider
• 和 Hadoop 社区版本相比：
o 核⼼代码Native 优化，各种基本操作大幅性能提升（> 60%）
o 大目录Listing操作，快1X
o 大目录Rename操作，快3X
o 支持无需Rename的Job Committer
• 提供Cache模式/Block模式
• 提供 POSIX/FUSE 支持
• 提供 TensorFlow FileSystem Connector
• 提供 Python SDK
• 在大文件/小文件训练数据测试上，具有显著性能优势
• 支持多种选项：默认无缓存、元数据缓存和数据缓存
• 针对训练材料Batch大文件和大量小文件分别优化
• 支持命令式预加载、周期性自动加载到缓存，加速后续训练
• 支持转储加载结构化半结构化数据到缓存，加速后续训练
（七）数据湖分析
数据湖分析主要是DLF统一元数据/权限，做中间横向的基础设施，打通数据库的数据与上层引擎。
