在医疗保健领域，

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数据湖是一个集中式存储库，旨在存储、处理和管理任意规模的大量结构化、半结构化和非结构化数据。与传统数据仓库不同，数据湖可以以原始格式容纳原始数据，直到需要进行分析为止，从而提供更大的灵活性和可扩展性。

数据湖的主要特征
可扩展性：

数据湖可以水平扩展，从而可以根据需要添加更多存储和处理资源。此功能对于处理数据的指数增长至关重要。
灵活性：

数据湖支持多种数据类型（结构化、半结构化和非结构化），因此可以灵活适用于不同的用例。它们可以以原始形式存储数据，包括日志文件、图像、视频和社交媒体信息。
读取时架构：

与需要预定义架构（写入时架构）的传统数据仓库不同，数据湖使用读取时架构，这意味着在读取数据时应用架构。这种方法可以提高数据提取和分析的灵活性。
成本效益：

数据湖通常利用经济高效的存储解决方案，例如基于云的对象存储，使其成为存储大量数据的经济选择。
数据湖的架构
摄取层：

该层负责从各种来源导入数据，包括数据库、物联网设备、社交媒体平台和交易系统。数据可以实时或批量导入。
存储层：

存储层是原始数据以其原始格式存储的地方。此层通常使用分布式存储系统来确保数据的持久性和可用性。
处理层：

处理层包括用于数据处理 爱沙尼亚电话号码 和转换的工具和框架。Apache Hadoop、Spark 和 Flink 等技术通常用于高效处理大型数据集。
编目和元数据管理：

该组件维护有关存储在湖中的数据的元数据，包括数据沿袭、架构信息和数据来源。Apache Hive Metastore、AWS Glue 和 Azure Data Catalog 等工具可帮助管理这些元数据。
访问和安全层：



这一层确保对数据的安全访问。它包括身份验证、授权、加密和审计机制，以保护数据隐私和完整性。
消费层：