数据湖可以存储大量的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格）和非结构化数据（如文本、图像或视频文件）。这些数据来自多个来源，例如日志文件、传感器数据、社交媒体、业务应用程序等。以下是数据湖的其他特点：
1. 能够保持数据的原始形式：数据湖将数据以其原始格式保存，而不需要在加载数据时进行转换或预处理。
2. 可扩展性：随着数据量的增加，数据湖的存储容量可以相应地扩展。
3. 弹性：由于其无模式结构，数据湖能够容纳各种数据类型的更新和变化。
4. 可信度：数据湖提供一致的管理和保护机制，确保数据的可靠性和可用性。
5. 支持多种工具和技术：数据湖支持多种分析工具和技术，如Hadoop、Spark、PySpark和R等。
6. 捕捉全局视图：数据湖更容易地建立全局视图。不同业务线可基于一个标准信息源，以促进数据共享和协作。
7. 数据探索性查询：提供数据探索性查询能力，以便数据科学家和分析师可以查找数据并提出新的问题和想法。
总之，数据湖提供了一种集中式的存储方式，使数据科学家和分析师可以轻松地管理和查询大量的数据。
