数据湖以非层次结构的格式存储大量数据。
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数据湖是一种以自然或原始格式存储数据的存储库。数据湖也称为“数据池”，它是对象存储的一个功能。对象存储是一种基于云的存储系统，设计用于处理大量结构化数据和非结构化数据。
与更传统的基于文件的存储系统相比，数据湖的非层次结构使其成为一种灵活且可扩展的选项。不过，由于数据湖的组织设计和复杂的数据出口定价，从数据湖中梳理和检索数据可能不仅速度缓慢，而且成本高昂。
要了解数据湖如何存储数据，首先一定要了解对象存储的工作原理。传统的基于文件的存储将数据存储在文件夹和文件的层次结构中，与此不同的是，对象存储在同一个位置收集单个数据或对象，并使用可自定义的元数据进行标记。
元数据，也就是用于识别文件的信息（例如名称、类型、大小，或唯一标识符），可帮助用户或应用程序找到和检索数据，而无需遵循文件夹之间的特定路径。由于数据湖设计用于容纳大量数据，分配给每个对象的元数据可能会非常详细，这有助于加快检索速度。
为了说明层次结构与非层次结构数据存储之间的差异，请设想一下，Bob 想要存储数千张黑胶唱片。如果采用层次结构存储系统，他可以将按照音乐创作风格划分的唱片分类放入大储物箱或文件夹。虽然这让 Bob 能够快速找到任意专辑，但随着他购买的该创作风格的唱片数量不断增加，储物箱可能会空间不足。这种方法类似于基于文件的存储，即必须将数据组织并存储在某个特定的位置。
相比之下，如果采用非层次结构存储系统，这让 Bob 能够按照自己想要的任何顺序将所有唱片放在一个房间或数据湖中。每张唱片都会贴上显示其创作风格的标签。虽然这会减缓识别单张唱片的速度，但让 Bob 能够将更多唱片添加到他的收藏集中，而无需将这些唱片存储在特定的储物箱中。这种方法类似于对象存储，即可以在同一个位置存储大量数据。
有关此流程的深入阐述，请阅读什么是对象存储？
数据湖架构是指用于在数据湖中存储、转换、访问和保护数据的各种流程和工具。虽然此架构可能位于云端或本地，但它通常会共享以下几个组件：
数据湖的用途多种多样，包括数据分析和探索、物联网 (IoT) 管理、个性化消费者体验、高级机器学习等等。数据湖还有助于训练人工智能 (AI) 模型，这些模型通常需要使用非常大型的数据集才能生成有效的输出。
例如，假设一家旅行社希望为其客户提供量身定制的自动旅游推荐。通过数据湖，他们可以摄取大量与常见旅游模式、热门目的地、停留时长、住宿类型以及旅游活动相关的客户数据。然后，他们可以使用这些数据来训练 AI 模型，以制定更高级的旅游建议，并在理想情况下确保提高客户满意度。
数据湖是结构化数据和非结构化数据的大型存储库。其主要优势是能够以经济实惠的方式运行大规模数据，但与其他类型的数据处理和存储解决方案相比，数据量和分类系统的复杂性可能会导致数据湖效率低下。
与数据湖一样，数据仓库也是大型数据存储库。数据仓库的不同之处在于，它仅存储结构化数据，并使用传统的文件层次结构来组织、存储和检索数据。虽然这种架构会提高数据检索速度和性能，但其扩展成本可能比数据湖高得多。
一些云供应商提供了一种称为数据湖屋的混合方法，它结合了数据湖与数据仓库的核心功能和优势。组织可以使用数据湖屋来处理和存储所有类型的数据，而不是将结构化数据和非结构化数据分别存储在单独、分散的系统中。如此一来，既有数据仓库的组织能力和高性能，又有数据湖的经济实惠的可扩展性。这种方法还让组织能够通过自动化数据治理和合规工具，确保提高数据完整性和可靠性。
Cloudflare R2 是一个无出口费用的对象存储解决方案，让组织能够开发自己的数据湖。借助 Cloudflare 全球网络的支持，R2 通过多次复制对象，有助于确保最优的数据耐用性和可靠性，使数据仍然易于访问且对区域故障和数据丢失具有很强的抵抗力。