事实上，对象存储为数据湖提供了基本优势。首先，对象存储中的数据处理非常灵活。特别是，它不需要像 RDBMS 在中间，定义要存储的数据“模式”。在 RDBMS 在中间，必须提前定义复杂查询表的结构和表之间的关系。对象存储系统可以存储所有类型的文件，无需预定义，并且对数据量没有限制。
4、LLDDD数据收集设计服务：根据不同数据源系统的接口能力，确定相应的数据接入方式和数据源集成的数据湖方式（全量、增量）、及时性；根据数据源的数据结构设计 入湖表模型与数据映射关系。
天津，6月25日电6月25日电天津，中新网 （王玉玉）由天津市委网络信息办公室、天津工业和信息化局、津南区人民政府、中国华录集团有限公司主办的“第六届世界智能会议·中国华录杯数据湖算法竞赛”正式启动，由北京易华录信息技术有限公司主办。
基于阿里云OSS 该产品可为数据湖提供稳定的存储基础，具有高可靠性、可扩展性、维护性、安全性高、成本低、性能高等特点。并提供版本控制、生命周期等能力。
通过数据湖和数据仓库的建设，我们可以使数据平台具有数据集成访问、数据存储、数据计算、数据管理、数据服务等能力，实现石油生产中各种复杂生产数据的高效收集和管理。
投资者：易华录数据湖主要布局在三、四级城市，数据湖将积极帮助县城市化建设。公司，政府授权上市公司数据使用权，难吗？
在云上，每个人现在都实现了存算分离的数据湖架构。它使存储和计算分别插入翅膀，可以灵活扩展资源，大大节省成本。但在云下 HDFS 由于硬件成本相对固定，它不是架构下必不可少的能力。
在云方面，云中的数据湖更具成本效益，因为你只需要为你在任何给定时间使用的数据付费。它们也不需要你建立物理服务器，这意味着云数据湖更容易扩展，因为你不需要增加更多的物理服务器容量。然而，我们还必须意识到基于云的数据湖的挑战：例如，敏感数据的安全性较低；对数据处理和可访问性的控制较少。
最早的存储通常使用简单的数据库，可以进行简单的相关查询，维度相对较小。当维度增加，需要管理数据生命周期时，需要跨越多个数据库，所以有数据仓库的概念，但当时数据处理能力不强。当更多的异构数据需要支持更多的大数据分析和实时同步需求时，我们开始构建分布式或离线计算数据平台。随着非结构化和半结构化数据收集的增加，需要更快地整合不同类型的数据，将schema从前到后，从而有了数据湖的概念。
引入数据湖概念的一个显著特点是存储和计算松耦合，可以采用以计算为中心的处理模式(存储和计算分离，如Spark技术和AWS、阿里云等云服务提供商的产品)使运营商能够更加注重数据的存储和管理，存储和计算不受限制，从而优先保证数据的高质量、低延迟和高可用性，为数据应用的快速构建提供了极大的灵活性。