大数据处理与数据湖架构解析

# 大数据处理与数据湖架构解析 ## 1. 数据湖架构概述 数据湖应具备以下主要能力： - 收集所有有用的数据，包括原始数据、转换后的数据以及来自外部数据源的数据等。 - 允许不同业务部门的用户探索数据，并为其添加元数据。 - 通过不同方法访问共享数据，如批量、交互式、实时等。 - 对数据和任务进行治理、安全保护和管理。 ### 1.1 数据湖架构组件 数据湖架构的主要组件如下图所示： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(外部数据源):::process --> B(数据湖):::process B --> C(大数据管理组件):::process C --> D(展示与应用):::process E(平台管理):::process --> C subgraph 大数据管理组件 C1(数据存储):::process C2(数据访问):::process C3(数据分析):::process C4(资源管理):::process end subgraph 平台管理 E1(数据治理):::process E2(数据安全):::process E3(任务操作):::process end ``` ### 1.2 大数据管理组件 架构的中心是大数据管理组件，包括数据存储、数据访问、数据分析和资源管理。基于这些组件，可以构建不同的展示和应用。这些组件是大数据管理软件栈的一部分，可在 Apache 开源软件中找到。与 Hadoop 配合使用的 BI 工具可分为以下两种方法： 1. **SQL-on-Hadoop**：使用 Hadoop SQL 驱动，如 HiveQL 或 Spark SQL。示例工具包括 Tableau、Platfora、Pentaho、Power BI 和 DB2 BigSQL。 2. **函数库**：通过高级运算符提供 HDFS 访问。示例工具包括 Datameer、Power BI 和 DB2 BigSQL。 ### 1.3 平台管理 架构左侧是平台管理，包括数据治理、数据安全和任务操作。这些组件为大数据管理补充了在企业规模（跨多个业务部门）共享数据时至关重要的功能。 - **数据治理**：在数据湖中越来越重要，需要根据企业政策管理数据，特别要注意数据隐私法，如 2018 年 5 月欧盟通过的《通用数据保护条例》（GDPR）。通常由数据治理委员会监督，由数据管理员实施，他们负责为业务需求组织数据。 - **数据安全**：包括用户认证、访问控制和数据保护。 - **任务操作**：包括任务的供应、监控和调度（通常在 SN 集群中）。现在可以找到用于数据治理（如 Falcon）、数据安全（如 Ranger 和 Sentry）和任务操作（如 Ambari 和 Zookeeper）的 Apache 工具。 ### 1.4 外部数据源集成 架构右侧显示可以集成不同类型的外部数据源，如 SQL、NoSQL 等，通常使用数据访问工具的包装器，如 Spark 连接器。 ## 2. 构建和运营数据湖的挑战 构建和运营数据湖由于方法和技术原因仍然具有挑战性。 ### 2.1 方法学挑战 数据仓库的方法学已被广泛理解，它包括规定性数据建模（写入时模式）、元数据管理和数据治理的组合，从而实现强大的数据一致性。借助强大的 OLAP 或业务分析工具，不同用户，即使数据分析技能有限，也能从数据中获取价值。特别是数据集市将使分析特定业务需求的数据变得更加容易。 相比之下，数据湖缺乏数据一致性，这使得在企业规模上进行数据分析变得更加困难。这是需要熟练的数据科学家和数据管理员的主要原因。另一个原因是大数据技术环境复杂且不断变化。因此，构建数据湖应考虑以下方法和最佳实践： 1. **设定优先级和业务附加值**：与企业的数据仓库相比，设定优先级和业务附加值列表。这应包括明确的业务目标定义以及数据湖相应的数据要求。 2. **全局架构视野**：拥有可扩展的数据湖架构全局视野（以适应技术发展），并包括数据治理和元数据管