Kafka 流式数据湖仓至少需要两个关键组成部分

数据湖仓库是集数据湖和数据仓库最佳特征于一体的强大数据平台。它提供了一个统一的平台，可以处理大量的结构化和非结构化数据，并支持先进的分析和机器学习。随着 Kafka 我们基本上可以建立一个“流式数据湖仓库”，可以存储和处理实时和历史数据。在 Kafka 流式数据湖仓至少需要两个关键组成部分：

数据湖可以被认为是一个集中的数据存储系统。我们通常指的数据湖包括 AWS S3 或者阿里云 OSS 等等。在这些数据湖中， 用户可以使用任何规模存储所有结构化和非结构化数据。与数据仓库以结构化和有组织的方式存储数据不同，数据湖通常以原始数据的形式以扁平结构存储。

这也给人留下了“事件流处理平台用于处理即时数据，数据湖用于处理历史数据”的印象。然而，越来越多的证据表明，Kafka 数据湖框架正在演变成一种新形式。

通过引入数据湖技术，我们可以实现流量集成架构，即使用Flink与数据湖交互，实时写入和更新。数据湖技术解决了两个链路、实时性和实时路径容量不足的问题。计算成本和存储成本低于以前的模式，因为没有必要维护这两个路径。

拥抱 Kafka 作为一个新的数据湖，它代表了数据管理分析的根本转变。结合流处理系统和实时分析引擎，其先进的特点可以为数据湖仓架构打下坚实的基础。此外，它适用于数据持久性、唯一真实的数据源和丰富的生态系统，进一步巩固了数据湖的可行性，让我们期待 Kafka 在不久的将来，其他事件流处理平台将如何演变。

我们需要提供一套云原生分布式存储系统，支持多协议集成，内部称为：OrangeFS 整个系统的核心技术主要包括云原生数据湖存储系统：

毫无疑问，数据管理正在迅速向数据湖发展，这是变革性的。数据湖在管理大量原始、非结构化和半结构化数据方面发挥着非常强大的作用。它可以将历史数据存储为唯一的真实数据源，这对组织在不同部门和团队之间保持数据的一致性、完整性和可信度至关重要。