数据湖是一个集中式存储系统，旨在以其原生格式保存大量原始、非结构化、半结构化或结构化数据。 与传统的数据库或数据仓库在存储数据之前强制执行模式不同，数据湖使用“读取时模式”方法。 这意味着数据按原样存储，仅在访问以进行分析时才进行结构化。 数据湖通常使用可扩展的分布式存储系统构建，例如 Amazon S3、Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 或 Azure Data Lake Storage。 它们使组织能够存储多样的数据类型（例如日志、JSON 文件、CSV 文件或二进制数据），而无需前期转换，从而使其能够灵活地进行探索性分析、机器学习或批量处理。
将流式数据与数据湖集成涉及从物联网设备、应用程序日志或事件流等来源捕获实时数据，并将其直接持久化到数据湖中。 Apache Kafka、Apache Flink 或 AWS Kinesis 等工具通常用于摄取和缓冲流式数据。 例如，Kafka 可以充当消息代理，从生产者（例如，传感器或 Web 服务器）收集数据并将其传递给写入数据湖的消费者。 为了有效地处理连续写入，流式传输框架通常在将小记录保存到湖中之前，将它们批处理成更大的文件（例如，在 Spark Streaming 中使用微批处理），格式如 Parquet 或 Avro。 这样可以最大限度地减少写入许多小文件的开销，这会降低查询性能。 此外，Apache Hive 或 AWS Glue 等元数据管理工具可以帮助跟踪流式数据分区，确保新文件可用于下游分析。
流式集成的一个常见用例是实时分析。 例如，共享出行应用程序可能会将 GPS 和行程数据流式传输到数据湖，从而可以每小时更新一次仪表板以跟踪司机可用性。 另一个示例是日志分析：Web 服务可以将服务器日志流式传输到数据湖，工程师稍后可以在其中查询这些日志以调试问题。 挑战包括确保低延迟写入、管理文件大小以获得最佳查询性能以及维护分区之间的一致性。 Delta Lake 或 Apache Iceberg 等工具为数据湖添加了事务保证，使流式工作流程更加可靠。 通过将流式传输管道与数据湖相结合，开发人员可以构建在统一存储层中处理实时数据和历史数据的系统，从而简化架构并实现灵活的分析。