数据中台架构原理与开发实战：数据中台的数据分析工具与平台_数据中台计算引擎

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网、移动互联网和大数据的普及和发展，越来越多的公司为了实现数据价值的最大化而进行数据驱动的业务转型。基于大数据的各种分析方法已经成为各类企业决策的重要依据。然而，对于数据中台的设计、搭建、运维、应用等工作仍存在一定的难度。如何快速、高效地构建出一个满足多变性、变化快、数据量大、并发访问量大的数据服务，是一个值得研究的问题。在本文中，作者通过从用户视角出发，剖析了数据中台（Data Intelligence Hub）架构的组成及其主要功能，进一步阐述了数据中台架构的原理及其在各个阶段所面临的挑战和解决方案。另外，作者通过展示一些典型场景中的实际案例，对数据中台架构在实践中的落地方案进行了阐述。

2.核心概念与联系

2.1数据中台概览

数据中台由三个主要部分组成，分别是数据集市、数据湖、数据分析平台。如下图所示。

1. 数据集市(Data Market): 数据集市包括来源众多、数据量巨大且分布广泛的多个行业领域的海量数据。数据集市的作用主要是汇总不同数据源的信息、统一管理、提供数据服务、降低数据采集、存储、处理的复杂度，提升数据的质量、可信度和时效性。数据集市涵盖多个不同的行业领域，如金融、证券、医疗、电子商务、交通、制造等。
2. 数据湖(Data Lake): 数据湖是一个中心区域，用于存储各种原始数据以及经过清洗、加工后的结构化、半结构化、非结构化数据。数据湖具备以下特点：
   • 数据存储灵活、容量大，能够支持任意规模的原始数据；
   • 数据格式和类型丰富，存储的形式、类型、编码都可以不同；
   • 数据可用性高，无需担心原始数据源的不稳定或异构系统；
   • 数