最近的一项数据湖市场分析报告指出，全球数据湖市场预计将从2024年的79亿美元增长到2028年的195亿美元。这种市场激增的主要催化剂是 – 大数据分析的增长，越来越多的采用物联网设备生成大量数据，以及对企业数据合并的日益增长的需求。

我们目睹了企业的指数级增长，因此需要一个适当的存储库。企业需要一个集中式枢纽来安全地收集所有数据并在没有任何困难的情况下进行管理。

那是数据湖工具进入图片的地方。

现在，数据湖工具做什么？

数据湖工具充当集中式存储库，组织可以以本机格式存储数据，同时分析数据而无需预定义模式的限制。

数据湖工具的主要好处包括大量数据集的成本效益存储，对多种数据格式的支持，高级分析功能以及为各种用例处理数据的灵活性 – 从实时分析到机器学习。这些工具对于希望在维护数据治理和安全性的同时真正成为数据驱动的组织变得至关重要。

让我们探索一些领先的数据湖工具，这些工具正在帮助组织以正确的方式处理其数据资产。

2025年的顶级数据湖工具

1。雪花

Snowflake是一个数据云平台，它结合了一个集中式枢纽中不同来源的原始数据，以全面了解您的数据格局。它结合了最好的传统存储和现代云技术。您可以根据其不断增长的业务需求来扩展数据存储，并只为您使用的资源付费。

Snowflake Platform提供银行级安全功能，以确保您的数据安全并符合不断发展的法规。 Snowflake支持Apache Iceberg桌子容易管理不同的数据格式。

雪花的主要好处：

• 将所有数据统一在一个地方，使其易于访问和管理
• 处理许多用户一次运​​行查询的用户，而停机时间为零
• 确保您的数据安全和良好的数据
• 通过灵活的存储选择节省资金
• 更新和分析数据分批自动
• 有效地使用不同的数据类型（例如JSON和XML）

2。Databricks

我们列表中的下一个是数据助理。它是一个多合一的数据智能平台，可让您的团队使用易于使用的工具执行数据处理，并在没有大数据系统的技术复杂性的情况下从数据中分析和提取见解。

数据映的关键好处

• 具有控制访问和合规性功能的企业级安全性
• 在Apache Spark上运行以高速处理大数据处理
• 集成的笔记本和协作工具平滑AI/ML工作流程
• 启用Lakehouse建筑，并最大程度地减少维护单独系统的需求。

3.Google云存储和大湖

Google配备了两个选项 – Google Cloud Storage和Biglakes。 Google Cloud Storage提供了最多5TB的文件的无限对象存储，具有较少访问的数据的具有成本效益的存储类，并且具有耐久性和可用性的强大SLA。它与Google Cloud平台（GCP）服务无缝集成。

当涉及Google Biglake时，BigQuery发挥了相当大的作用。借助BigQuery的扩展功能，您可以通过在托管存储上创建逻辑仓库来启用分析，并与对象存储和电子表格集成。它支持实时数据流，并可以轻松地通过数据集，查询和报告共享见解，从而使其成为数据驱动决策的强大工具。

Google云存储的主要好处

• 启用多引擎支持（BigQuery，Spark等）进行灵活的数据处理。
• 在发动机上提供一致的行级和列级安全性。
  
• 支持开放格式（Parquet，orc）用于互操作性，并且没有供应商锁定。

4。Cloudera数据平台

Cloudera是专为数据工程师和数据科学家设计的混合数据平台。它提供灵活性，您可以在其中选择任何云，分析工具或数据类型。它提供更快，更简单的数据管理和分析，确保在任何环境中的数据中确保数据的最佳性能，可伸缩性和安全性。

Cloudera的主要好处

• 在改善IT控制和治理的同时，提供业务洞察力更快。
• 以较低的成本实现高性能。
• 轻松处理大量数据量表（PB）和不可预测的工作量。
• 易于构建复杂的应用程序并创建用户友好的仪表板。

5。亚马逊湖组

在AWS Lake组中，您可以在Amazon S3上安全地构建和共享数据湖。它支持用于灵活治理的混合访问，并启用跨AWS帐户的安全数据共享。此外，它还简化了分析和机器学习，从与雅典娜和红移等服务的集成中受益。

亚马逊湖组的主要好处

• 为用户启用安全的自助服务访问。
• 在S3，红移和第三方来源统一数据。
• 集中元数据以容易发现和管理。
• 爬网，目录和准备分析的数据，使其可以使用。

6。AzureData Lake

Azure Data Lake Storage（ADLS）是Microsoft Azure的一部分，非常适合使用或考虑使用Azure服务的企业。 ADLS Gen2与Azure Blob存储集成在一起，以提供企业级安全性，数据治理和合规性功能，例如加密，颗粒访问控制和审计。它支持Azure私有链接，用于安全，专用网络访问，使其适合具有严格数据保护协议的组织。

Azure Data Lake的主要好处

• 使用Azure Synapse分析集成的高速查询
• 通过Active Directory访问控制的企业安全
• 灵活的定价模型旨在满足各种业务需求

7。甲骨文云基础架构

Oracle云基础架构（OCI）提供了一套云服务套件，可在可靠的，托管的环境中构建和运行应用程序。它提供高性能计算，可扩展存储和安全的虚拟网络，该虚拟网络与本地系统无缝集成。

Oracle云基础架构的主要好处

• 与Apache Spark，Kafka和Hadoop等开源工具集成
• 与Oracle生态系统无缝连接
• 潜在的供应商锁定和定价注意事项

8。Teradata Vantage

Teradata Vantagecloud Lake是一个将湖泊建筑与弹性计算相结合的云原生平台。这种组合使您可以直接从对象存储和规模资源分析数据，以符合您的特定工作负载需求。

Teradata Vantage的主要好处

• 统一数据访问层，用于在没有数据移动的情况下查询跨源
• 使用SQL，机器学习和图形分析的高级分析
• 通过VantageCloud平台提供多云支持

您如何为您的业务选择数据湖工具？

选择正确的数据湖工具可以将数据转换为真正的资产有很长的路要走。以下是选择最佳数据湖工具的一些专业技巧。

• 确保该工具可扩展，并通过并发用户和复杂的工作负载支持您不断增长的数据量和耐用。
• 选择一个数据湖工具，该工具与现有工具，分析引擎，ETL流程和可视化平台无缝集成以降低复杂性。
• 通过加密，细粒度访问控件，审核记录以及对GDPR或HIPAA等法规的合规支持确定解决方案的优先级。
• 考虑存储，计算，数据传输，许可和运营成本，包括管理所需的专业知识。
• 寻找数据编目，元数据管理和谱系跟踪等功能，以确保数据质量，可发现性和适当的用法。

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