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数据湖的不可能三角
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
数据湖是一种存储和分析大量原始数据的技术，与数据仓库不同。它保留数据的原始状态，支持多种数据类型的计算，降低了数据处理的复杂性和成本。SPL作为开放计算引擎，能够直接处理不同来源的数据，增强了数据湖的灵活性和计算能力。
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关键要点
- 数据湖是一种存储和分析大量原始数据的技术，与数据仓库不同。
- 数据湖保留数据的原始状态，支持多种数据类型的计算，降低了数据处理的复杂性和成本。
- 数据仓库需要在加载数据之前对原始数据进行清洗和转换，而数据湖则允许直接存储原始数据。
- 数据湖的核心任务是数据存储和数据分析，能够提取潜在的数据价值。
- 数据湖的存储能力强大，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。
- 数据湖的构建需要解决数据处理的复杂性，尤其是结构化数据的处理。
- 当前的数据湖依赖于数据仓库进行结构化数据的计算，通常需要通过ETL将数据从数据湖加载到数据仓库。
- 数据湖面临着存储原始数据、高效计算和成本效益之间的矛盾。
- SPL是一个开放的计算引擎，能够直接处理不同来源的原始数据，增强了数据湖的灵活性和计算能力。
- SPL支持多种数据源的混合计算，能够直接使用存储在数据湖中的原始数据。
- SPL提供高性能的存储格式和计算能力，能够显著提高数据处理性能。
- SPL允许并行处理，充分利用多核CPU的优势，提升计算性能。
- SPL能够在数据准备和计算阶段并行进行，构建理想的数据湖。
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