不懂数据湖项目？用普通人能听懂的话讲明白-马育民老师

# 介绍
数据湖项目 = 建一个超大、统一的 “数据蓄水池”，把企业所有数据全都扔进去统一存、统一算、统一用。

## 1. 先打个比方
- 传统数据库：像冰箱分格，只能放整理好的菜，放之前必须切好、分类，乱的不能进。
- 数据仓库：像预制菜仓库，菜都加工好了，只能按菜谱取。
- 数据湖：像一个超大水池，生肉、蔬菜、海鲜、饮料、甚至没处理的泥土水……全都能直接倒进去，后面想用的时候再洗、切、煮、做分析。

## 2. 官方一点的定义
**数据湖（Data Lake）** 是一个：  
集中存储所有类型数据的存储平台  
支持：结构化数据（表）、半结构化（JSON / 日志）、非结构化（图片、音频、视频）  
存的时候不强制改格式、不强制清洗，保留原始数据  
上层用 Spark、Flink、AI 模型去做计算、挖掘、训练

数据湖项目，就是企业从零搭建这套系统：买存储 → 搭架构 → 接入各业务数据 → 做权限、治理、计算、报表、AI 分析的一整个工程。

## 3. 数据湖里都存啥？
- 业务库数据：MySQL、订单、用户表
- 日志：APP 日志、服务器访问日志
- 埋点数据：用户点击、行为轨迹
- 文件：Excel、CSV、压缩包
- 多媒体：图片、音视频、IoT 设备上报数据
- 甚至第三方接口返回的 JSON

## 4. 为什么要做数据湖项目？
以前企业是：  
财务一套库、运营一套库、设备一套库，数据散得到处都是，想整体分析根本做不到。

做数据湖就是为了：
- 数据统一：所有数据在一个地方
- 成本低：用对象存储，比数据库便宜很多
- 支持 AI / 大数据：AI 训练需要海量原始数据，湖最合适
- 灵活：想怎么算就怎么算，不被表结构限制

## 5. 最简单的对比

| 类型       | 存什么               | 存前要整理吗 | 适合场景                     | 成本 |
| :--------- | :------------------- | :----------- | :--------------------------- | :--- |
| 数据库     | 规整表数据           | 必须         | 日常业务增删改查             | 高   |
| 数据仓库   | 加工好的报表数据     | 必须         | 固定报表、统计               | 较高 |
| 数据湖     | 所有原始数据         | 不用，直接扔 | 大数据分析、AI、探索式挖掘   | 低   |

## 6. 一句话总结
数据湖项目，就是给企业建一个超大统一的数据底座，把所有数据都存进去，用来做大数据分析、数据挖掘和人工智能。

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# 数据湖项目技术架构

## 一、整体分层（从上到下）
真实项目一般分 5 层：
- 数据源层
- 数据接入层
- 数据湖存储层（核心）
- 数据计算与加工层
- 数据服务 & 应用层

再加一个必备的 **公共基础组件层**（元数据、权限、调度）。

## 二、每层到底干嘛？用什么技术？
### 1）数据源层
就是数据从哪来。
- 业务库：MySQL、PostgreSQL、Oracle
- 日志：Nginx、应用日志、埋点日志
- IoT / 设备数据：传感器、车机、工业数据
- 文件：Excel、CSV、PDF、图片、音视频
- 第三方数据：API、爬虫、外部合作伙伴

**作用**：提供原始数据。

### 2）数据接入层
把各种数据同步进数据湖。
#### 常见技术：
- CDC 增量同步：Canal、Debezium、Flink CDC
- 日志采集：Filebeat、Fluentd、Logstash
- 消息队列：Kafka（缓冲、削峰、实时）
- 批量同步：DataX、Sqoop

#### 作用：
- 不侵入业务
- 实时 / 批量把数据捞到湖里
- 保证数据不丢、不乱

### 3）数据湖存储层（核心）
真正的 “湖” 就在这一层。真实项目几乎都按 3 层存储规范 划分：

#### ① ODS 层（原始数据层）
- 全称：Operational Data Store
- 直接把业务库、日志原样写入
- 不做任何清洗、不删字段
- 格式：Parquet、ORC、JSON
- 存储：HDFS / S3 / OSS / COS

**作用**：
- 保留原始数据，可回溯
- 出问题能重新计算

#### ② DWD 层（明细数据层）
- 全称：Data Warehouse Detail
- 做轻度清洗：去重、空值处理、统一字段名、统一时间格式、过滤脏数据
- 按天 / 小时分区

**作用**：给后续计算提供干净、统一的明细数据。

#### ③ DWS 层（汇总数据层）
- 全称：Data Warehouse Service
- 按业务主题聚合：用户宽表、订单宽表、日活、留存、GMV、销售统计表

**作用**：提前算好结果，加速查询，不让报表每次从头算。

### 4）数据计算与加工层
负责把 ODS → DWD → DWS 跑出来。
#### 两类计算：
##### （1）离线计算（T+1 报表）
- 技术：Hive、Spark SQL、Spark

##### （2）实时计算（实时大屏、实时推荐）
- 技术：Flink、Kafka Streams

#### 作用：
- 清洗、关联、聚合
- 宽表构建、指标计算

### 5）数据服务 & 应用层
把算好的数据给业务用。
#### 常见组件：
- 即席查询：Presto、Trino
- OLAP 加速：ClickHouse、Doris、StarRocks
- 数据服务 API：DataAPI、接口平台
- 可视化：Superset、FineBI、Tableau

#### 最终给这些用：
- 报表、大屏、推荐系统
- 用户画像、AI 训练、运营分析

## 三、必须配套的 “底座组件”
真实项目缺一不可：

### 1）元数据管理
- 组件：Hive Metastore、Apache Atlas
- 作用：记录表在哪、字段是什么、谁创建的、数据血缘。

### 2）任务调度
- 组件：Azkaban、Airflow、DolphinScheduler
- 作用：定时跑任务、按顺序执行、失败告警。

### 3）权限与治理
- 组件：Ranger、Sentry
- 作用：控制谁能看什么数据，防泄露、防误删。

### 4）集群资源管理
- 组件：YARN、K8s
- 作用：管理 CPU、内存，避免任务互相打架。

## 四、最真实的一套技术栈（企业级）
给你直接抄作业版：
- 存储：HDFS / 阿里云 OSS
- 接入：Canal + Kafka + Flink CDC
- 计算：Spark + Flink
- 数仓分层：ODS → DWD → DWS
- 查询加速：ClickHouse / Doris
- 调度：DolphinScheduler
- 元数据：Hive Metastore + Atlas
- 可视化：Superset / FineBI

## 五、一句话串起整个流程
业务库 / 日志 / 设备数据 → 通过 Kafka/CDC 接入 → 进 ODS 原始层 → 清洗成 DWD 明细层 → 聚合成 DWS 宽表层 → 通过 ClickHouse 提供查询 → 最终给报表、大屏、AI 使用。

原文出处：http://malaoshi.top/show_1GW39sB1iplq.html