在探讨数据湖技术或如何构建数据湖之前，我们需要先明确，什么是数据湖？
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
数据湖概念一经提出，便受到了广泛关注，人们发现此概念代表了一种新的数据存储理念，海量异构数据统一存储可以很好地解决企业数据孤岛问题，方便企业数据管理与应用。
「技术概念的提出，本质都是为了业务场景服务的，是为解决某类特定场景的问题。」
随着新一代信息技术的发展，以及数字化转型的深入推进，数据作为一种 “无形资产” 的重要性变得比以往更为凸显。物联网、直播、医疗等各种业务场景每天都会生成几 GB、几百 GB，甚至 TB 级的原始数据。面对海量数据的存储以及结构化数据、文本、二进制（图片、音频、视频）等数据的存储应用，传统架构的离线数据仓库越来越 “力不从心”。
与此同时，随着大数据技术的融合发展，数据湖不断演变，当前我们所讨论的数据湖，已经远远超过了当初 James Dixon 所定义的数据湖。
根据维基的定义，数据湖是一个以原始格式 (通常是对象块或文件) 存储数的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储，用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。数据湖可以包括来自关系数据库的结构化数据 (行和列)、半结构化数据 (CSV、日志、XML、JSON)、非结构化数据 (电子邮件、文档、pdf) 和二进制数据 (图像、音频、视频)。
数字经济时代，如何有效利用不同来源、规模巨大的数据，从而加快数据价值化的呈现，把数据用活，成为很多企业的难题。
秉承「让数据创造价值」的使命，袋鼠云进一步夯实企业数字化转型的数据基座。今年 7 月的 2022 年产品发布会上，袋鼠云首发数据湖平台 ——DataLake。
DataLake, 提供面向湖仓一体的数据湖管理分析服务，基于统一的元数据抽象构建一致性的数据访问，提供海量数据的存储管理和实时分析处理能力，可以帮助企业快速构建湖仓一体化平台，完成数字化基础建设。
DataLake 让业务响应更加及时，让企业运转更加高效。
下文为大家着重介绍 DataLake 的核心特性：
通过⾃研批流⼀体数据集成框架 ChunJun，可视化的任务配置，将外部数据高效入湖，让数据具备更高的新鲜度。同时也可对已有表 hive 结构进行快速扫描，一键生成湖表信息，节省 10x 倍数据的传输时间和 50% 磁盘空间。
・引入 ChunJun，提供数据同步效率实现秒级快速入湖
・全数据同步量 / 增量一体化，链路短组件少开发维护成本低
・不影响在线业务的稳定
支持物理表、虚拟元数据的统一管理，支持表结构变更、时间旅行、数据文件自动治理能力。
袋鼠云数据湖 DataLake 提供统一的在线数据目录和离线数据治理能力，主要由以下四个部分构成：
・元模型定义：是对元数据的抽象描述，定义了通用元模型和 Iceberg 元模型
・元数据采集：支持基于 PULL 定时拉取和 PUSH 主动上报的两种方式采集元数据，保证元数据的实时同步
・元数据存储：根据不同元数据的数据结构和用途，形成以 Hive metastore 为主，关系型数据库为辅的存储架构
・元数据应用：提供线数据目录和离线数据治理能力。在线数据目录可为数据湖的计算引擎提供 Schema 管理功能；离线数据治理包括，小文件合并、快照清理、孤儿文件清理能治理能力，可以有效降低数据存储提高数据查询效率。同时还支持表结构变更、时间旅行的能力，可以快速对湖表进行加列改列删列，而数据无需重写，支持对数据和 Schema 进行版本管理一键回滚
高效 Data Skipping 方案，支持多种索引模式，如 bloom index,data skipping index ……
内置多种数据连接器，并在开源基础上提供更高效的索引结构，极大提高了数据的跨源联合分析查询能力，可快速完成各类分析需求，带来极致的交互式数据分析体验。
支持 MySQL、Oracle、Hive、Iceberg、ClickHouse、MongoDB 等 30 + 异构数据源连接器，满足市场 95% 客户需求。进行 Connector 整合统一 SQL，对外提供标准数据 API 服务，极大简化用户多数据源数据查询的复杂度，一个标准接口可以同时查询 30 + 数据库。
支持所有 ACID 语义，T+0 数据更新。
・基于 Iceberg 架构数据湖支持 Merge On Read 模式，数据实际应用时进行 Merge 操作，可以支持近实时的数据导入和实时数据读取
・支持 ACID，保证了多任务数据同步的写入和查询的隔离性，不会产生脏数据
・支持行级别快速数据更新，极大提高数据更新效率
基于数据存储层的统一逻辑，支持流和批的一体化分析，一套架构同时满足流批业务操作，降低学习、使用、维护成本。
异构数据源数据通过 ChunJun 同步到数据湖平台，历史数据存储 Iceberg 湖内，可以提供更高效的查询同时具备廉价存储。增量数据运用消息队列提供低延时的写入和消费能力，存储于 kafka，同时 kafka 内数据自动同步到 Iceberg 内，并记录 kafka 偏移，以保证数据一致性。
数据进行流式消费时，湖内会自动根据数据读取情况判断读取 Kafka 还是 Iceberg 内数据，系统进行自动切换，以实现秒级毫秒级的数据实时查询。
湖仓平台支持 HDFS、S3、OSS、MInio 等多种底层存储，灵活满足客户不同数据存储需求。
结合这些核心特性，接下来一起玩转袋鼠云数据湖平台 DataLake 吧～
首先创建一个 Calalog, 一个 Calalog 只允许绑定一个 Hive metaStore，Calalog 与 Hive metaStore 是一一对应，用户可以使用 Calalog 进行业务部门数据隔离。
创建一个 Database 绑定到 Calalog 上。
选择 Table 所在的 Catalog、Database，创建一张 Iceberg 湖表，设置表普通列。支持对普通列字段设置主键，可以用作表的唯一标识。
选择普通列字段作为分区字段，设置分区字段的转换函数，袋鼠云数据湖平台支持时间字段按照年、月、日和小时粒度划分区，支持行组级索引设置和自定义高级参数设置。
袋鼠云数据湖平台支持快照历史管理，支持多版本间快照变更对比，支持湖表时间旅行，一键回滚到指定数据版本。
创建入湖任务，选择一张 Hive 进行转表入湖，一键生成湖表信息。对比数据同步入湖，可以节省 10x 倍数据的传输时间。
创建数据文件治理任务模板，支持小文件合并、快照清理、孤儿文件清理等数据文件治理任务，支持立即支持、预约治理、周期治理多种数据治理方式。
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