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南昌达内Java培训数据湖技术发展趋势分享

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2023-04-10 10:24

随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了数据湖等技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据湖技术发展趋势分享。

南昌达内Java培训数据湖技术发展趋势分享

数据湖作为新一代大数据分析处理的基础设施，需要超越传统的大数据平台。个人认为目前在以下方面，是数据湖解决方案未来可能的发展方向。

云原生架构

关于什么是云原生架构，众说纷纭，很难找到统一的定义。但是具体到数据湖这个场景，个人认为就是以下三点特征：

存储和计算分离，计算能力和存储能力均可独立扩展;

多模态计算引擎支持，SQL、批处理、流式计算、机器学习等;

提供serverless态服务，确保足够的弹性以及支持按需付费。

足够用的数据管理能力

数据湖需要提供更为强大的数据管理能力，包括但不限于数据源管理、数据类目管理、处理流程编排、任务调度、数据溯源、数据治理、质量管理、权限管理等。

大数据的能力，数据库的体验

目前绝大多数数据分析人员都只有数据库的使用经验，大数据平台的能力虽强，但是对于用户来说并不友好，数据科学家和数据数据分析师应该关注数据、算法、模型及其与业务场景的适配，而不是花大量的时间精力去学习大数据平台的开发。

数据湖要想快速发展，如何为用户提供良好的使用体验是关键。基于SQL的数据库应用开发已经深入人心，如何将数据湖的能力通过SQL的形式释放出来，是未来的一个主要方向。

完善的数据集成与数据开发能力

对各种异构数据源的管理与支持，对异构数据的全量/增量迁移支持，对各种数据格式的支持都是需要不断完善的方向。同时，需要具备一个完备的、可视化的、可扩展的集成开发环境。

与业务的深度融合与集成

数据湖架构的构成基本已经成为了业界共识：分布式对象存储+多模态计算引擎+数据管理。

决定数据湖方案是否胜出的关键恰恰在于数据管理，无论是原始数据的管理、数据类目的管理、数据模型的管理、数据权限的管理还是处理任务的管理，都离不开与业务的适配和集成;未来，会有越来越多的行业数据湖解决方案涌现出来，与数据科学家和数据分析师形成良性发展与互动。如何在数据湖解决方案中预置行业数据模型、ETL流程、分析模型和定制算法，可能是未来数据湖领域差异化竞争的一个关键点。

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