老王技能厂再看数据湖，十年之后( 四 ) 假如有这样一种解决方案

华为的数据湖服务则分为两类，一是华为云提供的数据湖探索（DataLakeInsight ，简称DLI）服务。 DLI兼容ApacheSpark和ApacheFlink生态，可实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务，并支持多模引擎。借助DLI ，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。
二是华为智能数据与存储产品线的智能数据解决方案FusionData 。 FusionData通过从多样化数据连接、智能数据处理以及智能数据使能三个方面重新定义，旨在通过提供“采-存-算-管-用”全生命周期的管理能力，让数据存得下、流得动、算得快、用得好。
除云服务商外，在国内还能看到，提供数据湖解决方案的还有易华录和戴尔两家存储厂商。
数据湖并非万能解药
即便数据湖有着诸多优势，但这并不代表着数据湖是解决企业数据问题的万能良药，且自身无任何不足。
例如，数据湖面临的一个很大挑战便是数据沼泽。正如上文所说的Hadoop并不具备数据治理能力一样，当存储在Hadoop中的数据越来越多，如果数据湖没有得到有效“分流”、治理的话，整个数据湖中的数据将难以应用，最终成为数据沼泽。
【老王技能厂再看数据湖，十年之后】同时，数据湖与数据仓库，也并非二选一的问题。正如二者的应用场景般，对于BI查询、报告分析等，数据仓库仍是更好的选择。所以数据湖和数据仓库二者可协同应用于企业内部。例如，企业可以将数据湖接收到的结构化数据移动到数据仓库中。

老王技能厂再看数据湖，十年之后( 四 )

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