【数据治理】数据湖治理实践：腾讯云数据湖元数据实践指南

最近数据湖非常的火，但是一旦没弄好，就会变成“数据沼泽”。如何避免“数据湖”变成“数据沼泽”呢？最好的办法就是治理先行。

本文的内容主要包括四部分：

1、数据湖背景概述，介绍腾讯数据湖的整体架构；

2、数据湖统一元数据模块的详细架构实现；

3、介绍腾讯云上元数据多租户的设计模式；

4、介绍统一元数据的两大核心能力：在线数据目录和离线数据治理的功能。

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什么是数据湖

随着Snowflake公司股价高歌猛进和各大云厂商的推广，数据湖已成为近2、3年来大数据领域的新贵之一，而什么是数据湖，数据湖与数据仓库之间的竞争和融合，各家云厂商和数据平台都有自己的解读。

从定义来看，数据仓库是1990年由数仓之父Bill Inmon提出，是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史的数据集合，为上层提供管理决策；而数据湖概念最早是2010年由Pentaho CTO James Dixon提出，是存储各类自然格式数据的系统，提供数据ETL操作。

以我的理解，数据仓库和数据湖可分别看作是分而治之和无为而治。

• 数据仓库：具有标准的数据模型和数据分层，包括ODS操作数据层，CDM通用数据模型层，ADS数据