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数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。
目前在生产上可以用的经验不多，笔者个人在调研技术方案时参考了目前市面上公开的众多资料，供团队在数据架构设计和选型上进行参考。
华为生产场景数据湖平台建设实践
该平台围绕数据分如下三大逻辑模块：
典型数据应用场景按应用场景，对数据流程、处理平台进行的标注：
（绿色）结构化数据通过批处理、虚拟镜像到Hive数据，再通过Kylin预处理将数据储存在Cube中，封装成RESTAPI服务，提供高并发亚秒级查询服务，监测物料质量情况；
（红色）IoT数据，通过sensor采集上报到MQS，走storm实时分拣到HBase，通过算法模型加工后进行ICT物料预警监测；
（黄色）条码数据通过ETLloader到IQ列式数据湖，经过清洗加工后，提供千亿规模条码扫描操作。
非结构化质检图片数据：
通过web前台、数据API服务，进行图片数据的上传及查询，图片需要有唯一ID作为标示，确保可检索。海量图片数据以ID为rowkey，储存于Hbase平台，提供快速储存及查询能力。数据资产上有以下方面的构建：
统一索引描述非结构数据，方便数据检索分析。
增加维护及更新时间作为对象描述字段(图片类型、像素大小、尺寸规格)。非对象方式及数字化属性编目(全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息),自定义元数据。
不同类型的数据可以形成了关联并处理非结构化数据。
实时金融数据湖的应用
在功能上，包括数据源、统一的数据接入、数据存储、数据开发、数据服务和数据应用。
第一，数据源。不仅仅支持结构化数据，也支持半结构化数据和非结构化数据。
第二，统一数据接入。数据通过统一数据接入平台，按数据的不同类型进行智能的数据接入。
第三，数据存储。包括数据仓库和数据湖，实现冷热温智能数据分布。
第四，数据开发。包括任务开发，任务调度，监控运维，可视化编程。
第五，数据服务。包括交互式查询，数据 API，SQL 质量评估，元数据管理，血缘管理。
第六，数据应用。包括数字化营销，数字化风控，数据化运营，客户画像。
在逻辑上，实时金融数据湖的逻辑架构主要有 4 层，包括存储层、计算层、服务层和产品层。
在存储层，有 MPP 数据仓库和基于 OSS/HDFS 的数据湖，可以实现智能存储管理。
在计算层，实现统一的元数据服务。
在服务层，有联邦数据计算和数据服务 API 两种方式。其中，联邦数据计算服务是一个联邦查询引擎，可以实现数据跨库查询，它依赖的就是统一元数据服务，查询的是数据仓库和数据湖中的数据。
在产品层，提供智能服务：包 RPA、证照识别、语言分析、客户画像、智能推荐。商业分析服务：包括自助分析、客户洞察、可视化。数据开发服务：包括数据开发平台，自动化治理。
整个实时场景架构：
数据源被实时接入到 Kafka 之后，Flink 可以实时处理 Kafka 的数据，并将处理的结果写入到数据湖中。数据湖整体基于开源方案搭建，数据的存储是用的 HDFS 和 S3，表格式用的是 Iceberg。Flink 读取完 Kafka 的数据之后进行实时处理，这时候可以把处理的中间结果写入到数据湖中，然后再进行逐步处理，最终得到业务想要的结果。处理的结果可以通过查询引擎对接应用，包括 Flink、Spark、Presto 等。
Soul的Delta Lake数据湖应用实践
数据由各端埋点上报至Kafka，通过Spark任务分钟级以Delta的形式写入HDFS，然后在Hive中自动化创建Delta表的映射表，即可通过Hive MR、Tez、Presto等查询引擎直接进行数据查询及分析。
我们基于Spark，封装了通用化ETL工具，实现了配置化接入，用户无需写代码即可实现源数据到Hive的整体流程接入。并且，为了更加适配业务场景，我们在封装层实现了多种实用功能：
实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，使用SparkSql操作。如：有日期列date，那么可以通过 'substr(date,1,4) as year' 生成新列，并可以作为分区。
为避免脏数据导致分区出错，实现了对动态分区的正则检测功能，比如：Hive中不支持中文分区，用户可以对动态分区加上'\w+'的正则检测，分区字段不符合的脏数据则会被过滤。
实现自定义事件时间字段功能，用户可选数据中的任意时间字段作为事件时间落入对应分区，避免数据漂移问题。
嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。
实现SQL化自定义配置动态分区的功能，解决埋点数据倾斜导致的实时任务性能问题，优化资源使用，此场景后面会详细介绍。
基于Flink和Druid的实时多维分析系统在蔚来汽车的应用
实时方案之数据湖探究调研笔记
生产上的坑才是真的坑 | 盘一盘Flink那些经典线上问题
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