数据湖存储架构选型指南：挑战、架构、选型checklist

"数据湖存储架构选型.pdf" 数据湖存储架构选型是当前IT行业中非常重要的一部分，特别是在大数据时代，数据湖存储架构选型变得更加重要。数据湖是一个集中地存储所有原始数据的存储架构，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，包括图像、视频、音频等多种类型的数据。 数据湖的出现是为了解决传统数据仓库和数据 mart 的问题，例如数据孤岛、计算、管理、弹性等问题。数据湖可以提供统一、集中地存储所有原始数据，使用BI+AI来分析，不只是SQL。数据湖架构包括数据湖存储、数据湖加速、数据湖管理、元数据服务、数据开发、数据湖集成、数据治理、数据大屏、机器学习、数据报表、数据挖掘等多个部分。 数据湖架构选型需要考虑到多个方面，包括海量数据、数据规模、PB、EB、文件规模、亿级文件数据、超大目录、成本等因素。此外，还需要考虑到存储和计算分离、吞吐、性能、丰富的计算和场景、AI、训练、大数据、分析、交互式、实时计算、计算场景、EMR、ECS自建、云原生、混合云等多个方面。 在架构升级和迁移中，需要考虑到数据迁移、校验、作业迁移、比对、运维、治理、Ranger权限、审计等多个方面。同时，需要选择合适的“完美”选项，包括基于对象存储的大规模存储能力、大目录元数据操作能力、策略灵活的缓存加速能力、和计算打通优化的能力、支持数据湖新型表格存储的能力、归档/压缩/安全存储的能力、全面的大数据+AI生态支持、强大的迁移能力甚 至是无缝迁移能力等多个方面。 数据湖存储架构选型需要考虑到多个方面，需要选择合适的架构和技术来满足业务需求。同时，需要考虑到数据湖的安全性和可扩展性，以确保数据湖的稳定运行和安全性。