数据湖
数据湖是一个集中式的数据存储空间，支持存储任意规模半结构化和非结构化数据。数据以原始格式直接存储，通过结合多种分析引擎（例如大数据处理框架、实时分析工具以及机器学习平台等），您可以轻松挖掘数据中隐藏的价值。
架构图
该架构图展示了一个全面的数据管理和分析平台，覆盖了从数据收集到应用的完整流程。
支持上传多种格式的数据：Parquet、CSV、JSON、多媒体文件、数据库及应用数据等。
兼容公共云、专有云/混合云和边缘设备，确保数据源的广泛性和灵活性。
数据存储在大数据和AI业务的BucketGroup中，支持通过资源池QoS调整BucketGroup带宽，并将OSS作为数据湖存储解决方案，确保高效的数据访问和管理。
提供了包括SDK、POSIX文件系统和HDFS兼容层在内的丰富编程接口，便于灵活访问和处理数据
通过集成数据分析和AI功能，用户能够执行复杂的数据探索、机器学习模型训练以及实时流计算，并利用可视化工具更好地理解和展示数据价值。
为什么在阿里云OSS上构建数据湖
阿里云OSS提供了近乎无限的高性价比弹性存储空间，是构建阿里云上数据湖方案的最佳数据存储服务。OSS具备强大的数据管理功能，能够高效处理和组织海量数据。丰富的客户端实现了与计算引擎的便捷对接。
在阿里云OSS上构建数据湖，具备以下核心优势：
低成本存储：按量付费，支持基于生命周期实现分层存储（标准、低频、归档、冷归档、深度冷归档），灵活控制成本。
弹性扩展：支持EB级数据存储，无需预置容量，轻松应对数据增长。
生态集成：无缝对接阿里云计算服务（如MaxCompute、EMR、PAI）和开源分析框架（Hadoop、Spark、RAY、PyTorch）。
高可用与容灾：跨可用区冗余存储，支持跨地域复制，保障数据可靠性。
构建数据湖需要考虑哪些方面
组织构建数据湖和分析平台时，需要考虑许多关键功能，包括：
数据采集和导入
数据湖允许您实时导入任意数量的数据，支持从多个来源收集数据，并以原始形式存储于数据湖中。此过程允许您扩展到任何规模的数据，同时节省定义数据结构、Schema 和转换的时间。OSS提供了以下导入数据的方式：
通过内网直接上传数据至OSS
通过高速通道将企业数据中心中的数据上传至OSS
通过在线迁移服务、离线迁移（闪电立方）将PB级数据迁移至OSS
通过外网直接上传数据至OSS。由于外网存在大量安全风险，使用此方式时请务必注意域名管理和权限控制。请务必仔细阅读以下文档：
低成本的安全存储数据
数据湖允许您存储海量的非结构化数据（例如，来自移动应用程序、IoT设备、社交媒体、车联网的数据）。这些数据需要实现自动的成本优化，且要时刻保障数据的安全。OSS提供了以下能力：
海量数据的管理
在数据湖的使用实践中，存在不同业务部门数据存储在一个Bucket的不同Prefix下，以及企业内不同业务和部门的数据存储在不同Bucket的情况。这就要求同一个Bucket中的数据可以实现分拆管理，同时要求不同Bucket间的数据可以实现数据的流动。OSS提供了丰富的能力来应对各种复杂的场景：
多业务访问的性能管理和优化
数据分析和AI框架接入
数据湖上运行着多种多样的分析和AI计算框架。一个企业的完整生产流程中可能使用了多种计算框架。不同的计算框架对数据的访问存在着不同的接口和形态，OSS为了能便捷的接入这些生态，降低业务改造代价，提供了丰富的客户端、工具和功能：
OSS面向互联网业务使用的主流编程语言提供了丰富的SDK，供互联网开发者使用。如果您有一定的编程基础，建议您使用OSS SDK获得高性能的数据访问体验。OSS高性能编程实践，请参见通过Python的并发库进行多线程改造，显著提升带宽。
如果您已经有云上使用对象存储运行Hadoop相关生态的经验。OSS首先推荐通过OSS connector for hadoop的方式读写OSS数据。此种方式可以高效利用OSS的无限扩展能力和各种企业级功能。
如果您当前正在深度使用开源 HDFS，并且短期内不具备业务改造的能力，推荐您使用OSS-HDFS服务。该服务提供了与 HDFS 全面兼容的标准接口，同时具备比传统 HDFS 更强的性能和弹性扩展能力。OSS-HDFS服务已与阿里云 EMR 以及开源 Hadoop、Spark 等生态组件实现无缝集成。该方案强调对HDFS的强兼容性，使企业无需修改现有基于HDFS的大数据应用，即可将本地数据中心的传统HDFS业务平滑迁移至云端。但由于开源HDFS与对象存储在部分功能定义上的差异，可能会损失 OSS 原生的部分高级数据管理能力，详情请参见OSS-HDFS服务的功能支持情况。因此，建议在完成上云后，逐步通过 OSS Connector对业务进行适配和优化，以充分发挥OSS在云原生场景下的高性能与丰富数据管理能力。
如果您的业务中有部分应用需要使用传统文件的方式访问数据，且无法进行改造。OSS 提供了ossfs客户端满足这些程序的数据读写需求：
对于AI训练、AI 推理、自动驾驶仿真等现代应用，此类应用对POSIX语义的要求较为宽松。我们推荐使用 ossfs 2.0，以获得最优的性能表现。如果您尚不确定应用的具体访问模式，建议优先使用ossfs 2.0进行测试，如果无法通过，再降级使用ossfs 1.0。
对于传统应用，可以使用ossfs 1.0来读写存储在 OSS 中的数据。然而，考虑到 OSS 和 NAS 之间的语义差异较大，以及部分传统应用对较高 POSIX 兼容性和性能的需求，我们不建议使用ossfs 1.0配合OSS作为NAS的替代方案。在这些情况下，为了确保最佳的兼容性和性能表现，建议您选择阿里云文件存储NAS。
如果您熟悉PyTorch dataset框架进行AI数据集加载，但不熟悉OSS SDK的使用方式。我们推荐您使用OSS Connector for AI/ML，可以在无需学习OSS SDK的情况下获得最佳的OSS数据集读取性能。
对于管理员和开发者日常的上传、下载文件的需求，OSS提供了：