Что такое дата-лейк и чем он отличается от хранилища данных?

Дата-лейк (Data Lake) — это централизованное хранилище данных, предназначенное для хранения огромных объёмов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных в их исходном (raw) виде. В отличие от традиционного хранилища данных (Data Warehouse), которое требует предварительной обработки и строгой схемы (schema-on-write), дата-лейк работает по принципу schema-on-read, позволяя анализировать данные в момент обращения к ним, а не во время загрузки.

Основные характеристики Data Lake

  1. Гибкость в типах данных:

    • Хранит любые типы данных: CSV, JSON, XML, Parquet, AVRO, изображения, видео, логи, документы и бинарные файлы.

    • Поддерживает как структурированные (таблицы), так и неструктурированные (лог-файлы, медиа) данные.

  2. Масштабируемость:
    Построен на базе распределённых систем хранения (например, Amazon S3, Hadoop HDFS, Azure Data Lake Storage), что позволяет обрабатывать петабайты информации.

  3. Отложенная схема (schema-on-read):
    Структура данных накладывается в момент чтения, а не при загрузке. Это делает хранение более быстрым, но анализ сложнее, так как схема может быть неочевидной или отсутствовать.

  4. Открытость форматов и интеграция с Big Data:
    Поддержка Apache Hadoop, Apache Spark, Presto, Hive, Flink, Delta Lake и других инструментов.

  5. Низкая стоимость хранения:
    Использование дешёвых дисков или облачного хранения позволяет сохранять данные на долгое время.

Основные характеристики Data Warehouse

  1. Структурированные данные:
    Данные тщательно отбираются, очищаются и подготавливаются перед загрузкой (ETL-процесс).

  2. Schema-on-write:
    Данные должны соответствовать жёстко заданной схеме при записи. Это гарантирует консистентность, целостность и надёжность.

  3. Производительность:
    Оптимизировано под сложные аналитические SQL-запросы, агрегаты и отчёты (OLAP-нагрузки). Может использовать колоночное хранение и индексы.

  4. Сложность изменения схемы:
    Изменения структуры таблиц и моделей данных требуют пересмотра всего пайплайна, пересоздания таблиц и повторной загрузки данных.

  5. Высокая стоимость:
    Поддержание data warehouse часто дороже из-за лицензионных плат, требований к аппаратуре и ресурсов ETL.

Отличия Data Lake и Data Warehouse

Критерий Data Lake Data Warehouse
Типы данных Структурированные, полуструктурированные, неструктурированные Только структурированные
--- --- ---
Схема Schema-on-read Schema-on-write
--- --- ---
Стоимость хранения Низкая Высокая
--- --- ---
Скорость записи данных Высокая (нет необходимости в трансформации) Медленнее (из-за трансформации и схемы)
--- --- ---
Скорость аналитики Ниже (без индексирования, схема не задана) Выше (оптимизировано под запросы)
--- --- ---
Гибкость обработки Высокая (любой формат, любой инструмент) Ограничена SQL и табличными данными
--- --- ---
Используемые технологии HDFS, Amazon S3, Azure DL, Delta Lake Redshift, BigQuery, Snowflake, Teradata
--- --- ---
Применение Data science, Machine Learning, логи, IoT BI-отчёты, отчётность, финансовая аналитика
--- --- ---

Использование: когда что применять

  • Data Lake часто используется для:

    • Хранения необработанных данных в их изначальном виде (raw data)

    • Машинного обучения и Data Science

    • Потоковой обработки (stream processing)

    • Хранения архивов и логов

    • Первичного сбора данных перед анализом или перед преобразованием в хранилище

  • Data Warehouse применяется для:

    • Создания отчётов для бизнеса (BI)

    • Финансовой аналитики

    • Построения дашбордов

    • Регулярных аналитических запросов

Совмещение Data Lake и Data Warehouse: Data Lakehouse

Современные архитектуры всё чаще используют гибридный подход, называемый Data Lakehouse — это инфраструктура, которая совмещает гибкость и масштабируемость дата-лейка с управляемостью и производительностью хранилищ данных. Платформы вроде Databricks, Delta Lake и Snowflake развиваются именно в этом направлении.

Примеры инструментов

  • Data Lake:

    • Amazon S3

    • Azure Data Lake Storage

    • Google Cloud Storage

    • Apache Hadoop HDFS

    • Delta Lake, Apache Iceberg

  • Data Warehouse:

    • Amazon Redshift

    • Google BigQuery

    • Microsoft Azure Synapse

    • Snowflake

    • Teradata

Таким образом, дата-лейк служит "базой" для хранения любых данных без необходимости сразу приводить их к жёсткой структуре, а хранилище данных — это специализированное средство для хранения и анализа заранее структурированных, очищенных и агрегированных данных. Обе технологии часто используются совместно в рамках многоуровневой архитектуры данных.