近年来，大数据领域呈现出令人目不暇接的发展态势。从Hadoop生态系统的多样化，到云厂商将大数据与SaaS模型相结合，这一领域的技术和工具正在以惊人的速度演化。在此背景下，“数据湖”作为一种整合大规模数据的存储与计算解决方案，吸引了众多企业的关注。然而，传统数据湖也面临治理、复杂性以及投资回报等方面的挑战。
本文，我们将介绍“逻辑数据湖”的概念。这是一种架构，其中物理数据湖通过与虚拟层的协同工作扩展其能力。在本系列的后续文章中，我将讨论如何设计逻辑数据湖，以及逻辑数据湖在数据科学家和商业用户中的应用。
数据湖的三大挑战
Hadoop的生态系统正变得越来越复杂，其成熟度和项目数量几乎能够满足各种用例的需求。然而，Gartner预测，Hadoop分发版可能永远无法到达生产力的顶峰。
与此同时，主要云供应商的新产品将SaaS的理念与大数据相结合。例如，HDFS、Amazon S3和Azure数据湖存储之间的界限越来越模糊。像Snowflake和Redshift这样的下一代云MPP（大规模并行处理）几乎与SQL-on-Hadoop系统（如Spark或Presto）难以区分（例如Qubole或Databricks）。显然，我们正处于一个数据管理变革的有趣时期。
然而，在这一不断发展的世界中，“数据湖”这一概念始终是讨论的中心。数据湖是一个可以容纳所有数据的地方，具有几乎无限的存储空间和强大的处理能力。然而，尽管数据湖优势明显，但它也饱受批评。例如，Gartner、Forbes和“数据沼泽”等概念都提及了数据湖面临的一些挑战。以下是其中的三大挑战：
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“先加载后提问”的悖论
良好的数据治理对可用的数据湖至关重要，但这种策略容易导致数据湖失控，出现多个未受控的重复数据、过时版本和未使用的表。此外，由于数据限制和地方法律的原因，并非所有数据都能被复制到数据湖中。
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原始数据的高期望值
通常，在明确预期的结果和收益之前，就创建数据湖和数据管道是一种错误的做法。更好的方式是首先确定数据湖中需要哪些数据、用途是什么，以及需要的数据粒度。
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复杂性和技术人才问题
管理本地Hadoop集群或微调基于云的系统是一项复杂的任务。当这些任务落到非技术业务用户手中时，容易导致项目失败。而找到能够成功操作和使用这些集群的人才既困难又昂贵。许多情况下，数据湖仅被数据科学家使用，限制了其潜在价值。
这些挑战降低了数据湖的投资回报率（ROI），延误了项目进度，提高了运营成本，并因最初的高期望引发了挫败感。
数据虚拟化与数据湖
数据虚拟化可以克服这些挑战。事实上，数据虚拟化与数据湖有许多相似之处，因为这两种架构的初衷都是为最终用户提供所有数据的访问权限。它们都旨在通过对大量数据的广泛访问，更好地支持BI、分析，以及诸如机器学习（ML）和人工智能（AI）等新兴趋势。然而，这两种方法在具体实现细节上却截然不同。
这种方法作为一种减少完全持久化架构缺点的方式，得到了越来越多的关注。逻辑数据湖是一种混合方法，它以物理数据湖为核心，在其上添加了虚拟层，从而具备许多优势。逻辑数据湖的基本原则如下：
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通过逻辑方法访问所有数据资产，无论其位置和格式如何，且无需复制数据。复制数据成为一种选择，而非必需。
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可以定义复杂的派生模型，使用任何连接系统中的数据，同时跟踪其数据血缘、转换和定义。
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围绕大数据系统（物理数据湖）为中心，并以更智能的方式利用其处理能力和存储能力。
如何解决传统数据湖的主要问题
逻辑数据湖能够通过以下方式解决传统数据湖的主要问题，并克服前文提到的三大挑战：
1. “先加载，后提问”
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在逻辑架构中，数据无需持久化，而是通过连接访问。这意味着无需投入大量初始成本将数据导入逻辑数据湖。
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数据虚拟化层可以直接访问数据源中的数据，无需创建多份副本。
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当直接访问源数据的性能不理想时，像Denodo平台这样的数据虚拟化技术可以轻松将数据加载到物理数据湖中，从而实现无缝过渡。
2. 对原始数据的高期望
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在逻辑系统中，原始数据可以保留在原始数据源中，仅将有用的数据引入系统。数据可以在逻辑模型中进行整理、转换、聚合和组合，只有需要的部分最终被持久化到数据湖中。
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对于没有存储数据的源（例如设备和传感器），将流式数据存储到物理数据湖是最佳选择。
3. 复杂性
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虚拟层提供了一个简单的SQL引擎，抽象了后端系统的复杂性，便于读取、上传数据和处理复杂查询。
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用户友好的数据目录使用户可以轻松访问数据模型、数据血缘、描述和数据预览。
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降低了对IT的需求，同时扩大了数据湖的使用范围，吸引更多非技术用户参与。
综上所述，与传统的物理数据湖相比，逻辑数据湖能够缩短开发周期，降低运营成本，并扩大采用范围，从而提升数据湖投资的ROI。
