什么是 Data Lake

  1. ✅ 一句话解释：什么是数据湖？ （简单来说数据湖 是存放各种数据的地方）

    • 数据湖是一个能存放各种类型数据（结构化、半结构化、非结构化）的超大存储池，用来做大数据分析的。

  2. 数据湖 和 MYSQL,Redis数据库的区别

    • MYSQL 等数据库 是规则性数据库，存结构化数据， 而数据湖是所有数据都可存储 结构化，半结构化，非结构化 等所有数据
      • 例如 MYSQL 不会存图片，视频。而是存的图片，视频的链接。数据湖可以直接存储图片 视频。

  3. 数据湖的宏观表现

    • 数据湖 其实就是一个文件夹 可以保存类型的数据
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      data-lake/
       │
       ├── ods/              # 原始数据区（Enterprise ODS）
       │   ├── mysql/
       │   │   ├── user/2025-12-06/user_1.parquet
       │   │   ├── order/...
       │   ├── log/
       │   │   ├── app/2025-12-06/*.log
       │   │   ├── nginx/2025-12-06/*.log
       │
       ├── dwd/              # 明细数据区（清洗后的）
       │   ├── user/
       │   ├── order/
       │
       ├── dws/              # 宽表层（预聚合）
       │   ├── order_summary/
       │
       ├── ads/              # 数据应用层（给 BI、可视化）
       │   ├── dashboard/
    • 对于结构化 半结构化的数据，也可以形成一张表，就像我们平常见到的MySQL表
      • 例如这就是一张数据湖的表 但是不能用mysql的查看表结构语法查看 该表，数据湖的表也只支持根据主键id删除或者不删除。
      • 当然数据湖的表 也可以执行SQL 但不是用 MySQL 引擎执行的
特性说明
能保存所有类型的数据不要求固定字段
无限扩展TB~PB 级数据
成本低一般用对象存储（如 MinIO、OSS、S3）
支持数据分析可直接跑 SQL、AI、BI、大屏
可以外挂计算引擎使用如 Spark、Flink、Presto、Doris
对比项数据湖MySQL
数据类型所有数据（日志、图片、视频、JSON、CSV、表格）结构化表数据
成本便宜（存储大文件很划算）贵（按行记录、索引维护）
查询方式Spark / Flink / Presto / SQL on LakeSQL
写入批量、流式、文件导入行级插入、更新、删除
适合场景大数据分析、AI、数据仓库、离线批处理业务系统、交易系统、订单、库存等

数据湖 与MYSQL的 区别

  1. 🆚 一句话区别
    MySQL 是在线事务处理（OLTP），数据湖是离线分析处理（OLAP）。
    MySQL 适合存业务核心数据，数据湖适合存海量、多格式、不可丢的分析数据。

    • mysql可以存几千万，一个亿 的书记，但是此时查询会很慢，必须加索引才能使用
    • 数据湖可以存几个亿，TB级别的数据，在Spark/Trino 等分布式引擎跑的,也会比较快
项目数据湖（Data Lake）MySQL
主要用途大数据分析、AI、离线计算在线业务系统（订单、商品、用户等）
数据格式任意：CSV、JSON、Parquet、图片、视频只能存表结构化数据
数据规模PB 级TB 级（再大就扛不住）
查询方式Spark/Presto/Flink SQL（分布式）MySQL 引擎（单机或主从）
事务能力弱（依赖 Hudi/Iceberg）强（ACID）
更新/删除慢快
查询类型批量分析、宽表、报表、BI单条、短查询、实时业务
成本低（对象存储）高（数据库存储）