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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术，而今天我们就一起来了解一下，数据湖在数据优化以及挖掘数据价值方面都有哪些表现形式。
数据优化
数据湖需要存储来自各种数据源的数据。对于HDFS集群，小文件问题让很多用户倍感烦恼。在存储计算分离的数据湖中，小文件同样会产生很多问题：过多的文件数会导致目录list时间显著变长，小文件也会影响很多计算引擎的并发度。此外，由于对象存储一般以对象为单位，小文件也会导致请求数量的上升，会明显影响元数据操作的性能，更会增加企业需要支付的费用。而如果数据文件过大，如果数据又使用了不可分割的压缩格式，后续计算的并发度会过低，导致无法充分发挥集群的计算能力。因此，即使是数据湖架构中，对数据文件进行治理和优化也是非常必要的。
分层存储
数据湖所存储的数据量通常增长迅速。对于传统的Hadoop集群，如果数据量急剧增长，所需的存储资源也要相应增加，这样会导致集群规模迅速扩大，计算资源也会变得过剩。抛开集群规模增长导致的其他问题不谈，光是运营集群的成本问题就足够让人头疼。好在公有云平台提供了对象存储的服务，我们可以按存储的数据量来付费，这在节约成本的同时，用户也不用担心HDFS在集群资源和数据量快速增长情况下的稳定性问题。但数据量快速增长还是会等比例的增加整体开销。
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