爱奇艺复杂场景下大数据系统建设与实践

根据行业数据异构和大规模的特点，根据各数据特点选择合适的存储方法，采用数据湖技术实现数据统一存储方案，满足水行业场景下异构、大量数据高并发、高吞吐量、低延迟、高可用数据使用要求（见图4）。

1、数据类型：如果您的企业需要存储和处理各种类型的数据，包括非结构化数据和半结构化数据，那么数据湖可能是一个更好的选择。如果您只需要存储和处理结构化数据，那么数据仓库可能更合适。

随着物联网、云计算和移动技术的普及，数据量呈井喷式增长。同时，随着企业业务规模的不断扩大，数据分析处理的准确性和实时性要求也逐渐提高。因此，兼顾效率和质量的大数据系统建设已成为业界的共同课题。为此，dbaplus社区与爱奇艺三位大数据专家合作，围绕“爱奇艺复杂场景下大数据系统建设与实践”的主题进行在线直播分享，深入探讨实时计算、数据湖、数据治理、平台建设等问题，为您提供企业级大数据系统建设管理经验的参考。

相比之下，数据湖更加灵活。数据湖可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖通常使用类似的数据 Hadoop 存储分布式文件系统，并可使用各种工具和框架来处理和分析数据。

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数据湖：相比之下，数据湖就像一家拥有各种食材的超市，从各种渠道和供应商那里获得食材，并将其存储在同一个地方。这样做的好处是，超市可以根据顾客的需要提供各种不同的食材，顾客也可以自由选择所需的食材。然而，这些成分可能没有预定义的用途和作用，需要处理和准备才能使用。在数据湖中，数据专家可以使用各种工具和技术来查询和分析数据，就像从超市货架上获取所需的成分一样。数据湖可以容纳各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据，从而帮助企业更好地理解数据，找到新的见解和商机。

更多信息请参考麦田风险投资产业研究所发布的《全球和中国数据湖系统市场规模研究与预测》。同时，麦田风险投资产业研究所还提供行业研究 -可研报告 -产业规划 -政府咨询 -园区规划 -商业计划书 -细分市场研究 -规划咨询服务 -互联网转型咨询 -专业特新认证咨询 -企业碳排放碳达峰研究。