内容簡要：
一、資料湖介紹
二、資料湖架構與技術探索
三、阿裡雲雲原生資料湖實踐
（一）什麼是資料湖？
數字化趨勢下，許多企業通過利用資料的價值達到業務上的提升，資料量爆炸性增長使得源頭越來越豐富，例如資料庫資料、APP日志、伺服器日志、LT資料。
在這種背景下，需要更好的資料架構支撐，且能夠更靈活的支撐上層各種各樣場景的分析，與資料庫相關的有：
HDFS/OSS/S3資料存儲類元件；
阿裡雲OSS對象存儲；
Delta Lake資料庫格式；
Hudi/Iceberg資料庫元件；
湖倉一體的DataWarehouse/LakeHouse。
什麼是資料湖？
如下圖所示：
中間是存儲，底層資料通過實時或離線的方式進入資料庫中，上層在資料庫中做分析或學習，這是比較簡單的Pipeline。
阿裡雲資料庫雲上流程如下圖所示：
資料的流入有許多産品支援，主要圍繞OSS對象存儲。資料流入後，支援資料分析和服務，包括對流入的資料做資料治理、安全權限。
上圖為Delta Lake網站上資料湖的一種場景。
通過流式或者批式的方式導入到資料湖上，資料湖底層的存儲如HDFS、S3、Azure Data Lake Storage對象存儲，上層是資料庫格式，提供更豐富的場景支撐能力。
上圖為另外一個資料庫格式下，Hudi網站上一個Pipeline圖。它有很多資料源，通過Hudi的工具，将資料寫到Hudi格式裡面。 Hudi格式底層是一些分布式存儲或者對象存儲，還有Alluxio加速。
目前資料湖的定義存在些許差别。
如Wikipedia對資料湖的定義是原始資料的存儲，支援後續分析和學習，存儲結構化資料和非結構化資料，可以建構線上下的機房裡面，也可以在雲上建構資料庫。
AWS對資料湖的定義是一個中心化的存儲，存儲結構化資料和非結構化資料，可以做各種各樣的分析。
微軟對資料湖的定義是提供許多相關的産品與工具，讓開發者或者資料科學家能夠存儲各種各樣的資料類型，提供各種各樣分析的能力或平台。
概括來說，資料庫是：
·一個中心化的存儲，接入不同資料源，可以存儲半結構化、結構化和非結構化的資料。
·存儲偏原始的資料，可以支撐上層各種各樣的分析。
Keywords:
·Centralized repository；
·Streaming&batch ingest；
·Semi-structured/unstructured/structured；
·Data as-is/raw data；
·Support different types of analytics.
資料湖偏原始的資料，資料入庫的時候不需要做模組化，資料倉庫需要提前做各種模組化，管理與定義Schema，然後資料才能進來。資料湖是資料先進來，分析的時候抓取Schema，再去做分析。資料倉庫是結構化的資料。
資料湖類型比較豐富，是開放的存儲。上層可以對接分析引擎，例如可以機器學習、查詢，或者在資料湖基礎上建構一個數倉。資料湖較為開放、靈活。對比之下，資料倉庫較為封閉。存儲與引擎為一體，存儲在引擎下面，做優化時需要結合引擎。
資料倉庫導入過程會對檔案做優化或索引，對資料品質由Schema保證，上層的資料治理權限較為完善。資料湖靈活、開放，但在資料治理、安全上有隐患，導入時可能存在小檔案的問題。
現在資料倉庫向湖倉一體方向發展，結合資料湖的靈活性和開放性，以及資料倉庫的資料治理與安全，導入的資料品質，整套的體系較為完善。
資料湖體系裡面，各自有不同的位置，HDFS/OSS/S3是資料湖存儲，Delta Lake/Hudi/Iceberg是資料庫格式，DataWarehouse/LakeHouse資料湖上層應用場景。
（二）為什麼要用資料湖？
企業做數字化轉型，需要從不同的角度與地點采集資料，将爆炸性增長的資料挖掘與利用。
資料源和資料類型越來越多，如LT相關的資料，業務資料庫相關的資料等。資料湖暫時無規劃的資料，等有需要的時候再将資料做分析處理，導入到資料倉裡做後續查詢。資料湖有非常靈活的特性，能夠支撐上層分析場景，豐富的資料可以用于支援後續的分析與架構。
（三）資料湖問題與挑戰
根據公開媒體報道，資料湖建設失敗的案例不在少數。
不經考慮、未加管理、毫無條理的資料存儲不能給資料分析帶來任何幫助，如果缺少必要的資料管理、中繼資料擷取、品質管理、安全管理能力和過程，或是未能正确圍繞一個業務中心正确開展，資料湖終将變成無用的資料沼澤。
基于上圖的結構，分析資料湖在實踐中會遇到哪些問題：
Ø 資料攝入（入湖）
·資料源太多，入湖開發成本高；
·資料品質無法保障（髒資料、重複資料、Schema缺少……）；
·要求實時入湖做分析時，中間資料可能分出現問題。
Ø 資料存儲
·資料量增長，需要考慮成本、擴充性、性能的問題。
Ø 資料管理分析
·缺乏中繼資料管理、發現，分析困難；
·性能與安全上沒有保障。
（一）資料庫架構
如上圖所示，資料庫架構Pipeline分為很多層。
原始是資料源，其次是攝入層，指資料入湖包括實時與成批的導入。第三層是存儲層，支撐後續不同場景的計算。接着是應用層，橫向向後是資料治理，包括運維的資料品質等。在這個架構下，能夠更好的挖掘資料庫的資料價值，并發揮出其價值。
（二）資料攝⼊/⼊湖
資料攝入(入湖)需要解決的問題，總結如下：
Ø 資料源很多，同步/ETL開發成本；
Ø 如何避免資料沼澤，提高資料品質/可用性；
Ø 提供資料更新訂正能力,Schema演化；
Ø 如何保證鍊路上的Exactly Once；
Ø 實時入湖讀寫如何隔離，防止髒讀。
如何去解決資料攝⼊(⼊湖)的問題，下面以某個産品為例：
對于解決資料源很多，同步/ETL開發成本的問題，整體上通過拖拽或者配置的方式，拖拽資料源進行配置，建構Pipeline。或者通過常用資料源/ETL算子進行配置的方式建構Pipeline。定義ETL算子在相關場景下是可以複用的，通過資料源把它抽象到産品中。對于典型的實時數倉(資料庫Binlog同步)，鍊路上還是有很多工作。
資料攝入/入湖還需要解決以下幾個問題：
1）避免資料沼澤，提高資料品質/可用性；
2）提供資料更新訂正能力, Schema演化；
3）如何保證鍊路上的Exactly Once；
4）實時⼊湖讀寫如何隔離，防止髒讀。
資料湖整體功能趨向統一，如DELTA LAKE提供資料更新訂正能⼒，Scheme演化能力。但是它們各有所長，如Hudi比較擅長的Upset場景，ICEBERG偏向于索引與性能。
DELTA LAKE如何解決Update&Delete&Merge等相關問題？
底層資料是Parquet格式，可以管理源資料，中間是MetadataManagement，上面支援Transactions。
基于這三層，資料可以通過Streaming實時寫入Delta Lake，後續可以用Presto或者Spark實時查詢。
這種方式有隔離的特性支撐，相當于有Update&Delete&Merge、演化Schema和查詢 Time Travel曆史上某個時間點資料的能力。
（三）資料湖存儲
資料量很大時需要考慮成本（包括運維成本）、擴充、性能，選擇不同的存儲方式有不同的特點。
HDFS
1）叢集規模瓶頸；
2）NameNode壓力；
3）規劃叢集複雜；
4）運維難度大；
5）成本高；
6）性能高。
對象存儲OSS/Amazon S3
1）按需計費，無限擴容；
2）存算分離，規劃簡單；
3）運維簡單；
4）性能需優化(帶寬/中繼資料操作)。
（四）資料湖分析
資料湖如何支撐上層的多場景多引擎高性能挖掘資料價值。
總結如下：
Ø 統一進制資料管理/發現；
Ø 引擎深度優化；
Ø 多種接口多語言通路支援(posix/filesystem/c++/java/…)；
Ø 企業級安全(認證/權限/…)。
如上圖所示，阿裡雲雲原生資料湖架構由多個部分組成。
首先資料源裡有日志資料、資料庫資料。資料源通過資料庫建構産品，管理資料庫的語言資料、通路控制、表或列的權限等，提供入湖解決方案，包括資料湖中繼資料、通路控制、入湖工具，建構入湖的Pipeline。
資料湖存儲是圍繞對象存儲OSS，支援Delta Lake、Hudi、Iceberg等資料庫格式，能夠解決資料标準、低頻、歸檔等資料湖上面的問題。
在這個基礎上，為了支撐上層的引擎分析、資料挖掘，提供了JindoFS。JindoFS是能夠把大資料體系結合起來的中間層。能夠封裝的标準的API，使上層的Spark、Presto能夠對接上OSS資料。
再往上是雲原生計算引擎，如EMS基本上都是開源的元件。最上層為資料開發治理，使用者做資料開發治理的平台。
（五）資料湖建構/DLF
資料庫建構（DLF）主要功能是橫向的基礎設施，解決資料庫的管理。
功能包括:
Ø 資料入湖
支援多種資料源一鍵入湖模闆；
支援Delta/Hudi/Parqute等格式；
支援實時入湖（CDC\KAFKA\SLS\…）。
Ø 中繼資料服務
相容開源生态API；
自動爬取Schema；
多引擎對接（Spark/Hive/MC/Holo/…）。
Ø 權限管理
支援表/列權限控制；
支援OSS權限托管。
下面是資料入湖核心上做的工作。
從架構來看，底層是Delta Lake、OSS、Hudi、HDFS，上面是Spark、Presto等引擎。對Delta/Hudi做了性能優化和功能的增強，如自動的小檔案合并，SparkSQL和Spark Streaming SQL深度內建，讓使用者能夠用SQL的方式寫Pipeline，降低開發門檻，查詢引擎優化，OSS Rename原子性。
如上圖所示，Spark Streaming SQL是官方文檔，可以像寫離線SQL那樣去寫流失的作業的這種SQL，功能包括動态分區表等。
（六）資料湖存儲/JindoFS
JindoFS是在OSS和引擎之間把大資料串起來的一個元件，它同時做了性能優化。
阿裡雲OSS SDK 是對象存儲接口，本身并不能直接用于 Hadoop/Spark
• 類似于 AWS 的 EMRFS，Hadoop 社群的 S3A FS
• 對 OSS 通路支援 RAM/AK 免密，支援 Credentials Provider
• 和 Hadoop 社群版本相比：
o 核⼼代碼Native 優化，各種基本操作大幅性能提升（> 60%）
o 大目錄Listing操作，快1X
o 大目錄Rename操作，快3X
o 支援無需Rename的Job Committer
• 提供Cache模式/Block模式
• 提供 POSIX/FUSE 支援
• 提供 TensorFlow FileSystem Connector
• 提供 Python SDK
• 在大檔案/小檔案訓練資料測試上，具有顯著性能優勢
• 支援多種選項：預設無緩存、中繼資料緩存和資料緩存
• 針對訓練材料Batch大檔案和大量小檔案分别優化
• 支援指令式預加載、周期性自動加載到緩存，加速後續訓練
• 支援轉儲加載結構化半結構化資料到緩存，加速後續訓練
（七）資料湖分析
資料湖分析主要是DLF統一進制資料/權限，做中間橫向的基礎設施，打通資料庫的資料與上層引擎。