2003年前后,Hadoop面市。
伴随着数据规模体量的爆炸式增长,我们对低成本存储的需求也愈发迫切。于是第二代大数据平台架构雏形初现。它以数据湖为基础,能够支持对结构化、非结构化以及半结构化数据的存储。
与数据仓库相比,它是一种Schema-on-read的设计,数据能够比较高效地存入数据湖,但是会给下游的分析提供较高的负担。因为数据在写入之前没有做校验,随着时间的推移,数据湖里的数据会变得越来越脏乱,数据治理的复杂度非常高。
同时因为数据湖底层是以开放的数据格式存储在云对象存储上,云对象存储的一些特性会导致数据湖架构缺少像数仓一样的数据管理特性。
另外因为云对象存储在大数据查询场景上的性能不足,导致很多场景下都无法很好地体现数据湖的优势。
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