Data Lake (Озеро данных) – это метод хранения данных системой или репозиторием в натуральном (RAW) формате, который предполагает одновременное хранение данных в различных схемах и форматах. Обычно используется blob-объект (binary large object) или файл. Идея озера данных в том чтобы иметь логически определенное, единое хранилище всех данных в организации (enterprise data) начиная от сырых, необработанных исходных данных (RAW data) до предварительно обработанных (transformed) данных, которые используются для различных задач: отчеты, визуализация, аналитика и машинное обучение.
Data Lake (озеро данных) включает структурированные данные из реляционных баз данных (строки и колонки), полуструктурированные данные (CSV, лог файлы, XML, JSON), неструктурированные данные (почтовые сообщения, документы, pdf) и даже бинарные данные (видео, аудио, графические файлы).
Data Lake (озеро данных), кроме методов хранения и описания данных, предполагает определение источников и методов пополнения данных. При этом используются следующие термины:
- источники – sources;
- настройки каналов – pipelines;
- регулярность обновлений – schedulers;
- владельцы – custodians;
- время хранения – retention time;
- метаданные – другие “данные о данных”.
Data Lake (озеро данных) может использовать единый репозиторий в качестве хранилища данных (HDFS, EDW, IMDG, Cloud и т.д.) либо использовать модульную концепцию источников хранения данных для разных требований по безопасности, скорости, доступности при соблюдении условий хранения данных: неизменяемые RAW данные, согласованное время хранения (retention time), доступность.
