1.定义
不同的公司对数据湖有不同的描述：
维基百科：数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件。数据湖通常是企业中全量数据的单一存储。全量数据包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据，各类任务包括报表、可视化、高级分析和机器学习。数据湖中包括来自于关系型数据库中的结构化数据（行和列）、半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（如email、文档、PDF等）和二进制数据（如图像、音频、视频）。数据沼泽是一种退化的、缺乏管理的数据湖，数据沼泽对于用户来说要么是不可访问的要么就是无法提供足够的价值。
AWS：数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。
微软：Azure的数据湖包括一切使得开发者、数据科学家、分析师能更简单的存储、处理数据的能力，这些能力使得用户可以存储任意规模、任意类型、任意产生速度的数据，并且可以跨平台、跨语言的做所有类型的分析和处理。数据湖在能帮助用户加速应用数据的同时，消除了数据采集和存储的复杂性，同时也能支持批处理、流式计算、交互式分析等。数据湖能同现有的数据管理和治理的IT投资一起工作，保证数据的一致、可管理和安全。它也能同现有的业务数据库和数据仓库无缝集成，帮助扩展现有的数据应用。
阿里云：数据湖是统一存储池，可对接多种数据输入方式，您可以存储任意规模的结构化、半结构化、非结构化数据。数据湖可无缝对接多种计算分析平台，根据业务场景不同，可以选择相应的计算引擎对数据湖中存储的数据进行数据处理与分析，从而打破孤岛，挖掘业务价值。
2.特性
数据湖的定义很多，基本包括以下特性：
- 数据湖需要提供足够用的数据存储能力，统一的数据存储，存放一个企业/组织中的所有数据。
- 支持任意结构的数据存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 数据湖中的数据是原始数据，是业务数据的完整副本。数据湖中的数据保持了他们在业务系统中原来的样子。
- 数据湖需要具备完善的数据管理能力（完善的元数据），可以管理各类数据相关的要素，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema、权限管理等。
- 支持多种计算分析，适用多种应用场景。数据湖需要具备多样化的分析能力，包括但不限于批处理、流式计算、交互式分析以及机器学习；同时，还需要提供一定的任务调度和管理能力。
- 数据湖需要具备完善的数据生命周期管理能力。不光需要存储原始数据，还需要能够保存各类分析处理的中间结果，并完整的记录数据的分析处理过程，能帮助用户完整详细追溯任意一条数据的产生过程。
- 数据湖需要具备完善的数据获取和数据发布能力。数据湖需要能支撑各种各样的数据源，并能从相关的数据源中获取全量/增量数据；然后规范存储。数据湖能将数据分析处理的结果推送到合适的存储引擎中，满足不同的应用访问需求。
- 支持任意规模的数据存储与计算能力，数据处理能力可扩展。
- 目标都是为了更好，更快的发现数据价值。
3.总结
数据湖应该是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。
其中强调两个方面：
- 可扩展是指规模的可扩展和能力的可扩展，即数据湖不但要能够随着数据量的增大，提供“足够”的存储和计算能力；还需要根据需要不断提供新的数据处理模式，例如可能一开始业务只需要批处理能力，但随着业务的发展，可能需要交互式的即席分析能力；又随着业务的实效性要求不断提升，可能需要支持实时分析和机器学习等丰富的能力。
- 以数据为导向，是指数据湖对于用户来说要足够的简单、易用，帮助用户从复杂的IT基础设施运维工作中解脱出来，关注业务、关注模型、关注算法、关注数据。数据湖面向的是数据科学家、分析师。
