相较传统的重量级OLAP数据仓库，“数据湖”以其数据体量大、综合成本低、支持非结构化数据、查询灵活多变等特点，受到越来越多企业的青睐，逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式。
作为微软Azure上最新一代的数据湖服务，Data Lake Storage Gen2的发布，将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶。在前面的文章中，我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景。作为本系列的下篇，让我们继续深度体验之旅。
ADLS Gen2体验：数据湖共享
在企业中，一个庞大的数据湖往往需要被共享。比如数据湖通常会被划分为多个区域，这些区域最好能够被各自对应的计算集群所访问以进行不同的计算任务。这也充分体现了计算存储分离的理念，是云计算的架构精髓。那么ADLS Gen2能否支持这一重要场景呢？
答案是肯定的。对于各计算集群而言，不妨淡化它自己的“本地”存储，转为考虑集群是否能够读取访问远端的数据湖实例——在这样的思路下，就可以设立一个统一而独立的数据湖实例，被多个计算集群共享，同时按目录进行权限设置和数据隔离。数据湖的生命周期可独立于计算集群的创建和销毁，在需要时作为外部数据被引用和访问就可以了。
接下来我们以前篇文章创建的HDInsight Spark集群为例，继续数据湖共享的实战验证。微软的一段文档告诉了我们如何让HDInsight集群访问“外部”的ADLS Gen2：
To add a secondary Data Lake Storage Gen2 account, at the storage account level, simply assign the managed identity created earlier to the new Data Lake Storage Gen2 storage account that you wish to add.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-hadoop-use-data-lake-storage-gen2
看起来颇为容易，只需要将代表集群的identity赋予相应的ADLS Gen2权限即可。注意这里的权限粒度事实上可以设置得非常细致，精确到目录乃至文件层级，这正是我们需要的。
接下来我们来构建和实验这样一个常见的重要场景：原始数据位于数据湖的区域一中，由集群1的spark程序来进行处理，并将处理后的数据落地到同一数据湖的区域二中；集群2则利用hive来对区域二中的处理后数据进行查询。注意这里由于计算存储进行了分离，数据处理和查询集群都可以是无状态的，无工作负载时可以关闭，也能够随时创建或横向扩展。
我们先来准备共享数据湖，在系列上篇中已经创建的存储账号cloudpickerdlg2中新建一个文件系统datalakefs-shared用于共享数据。随后在其中分别建立zone-rawdata和zone-processed两个文件夹，并在zone-rawdata文件夹中存放入前面使用过的小说《双城记》文本文件ATaleOfTwoCities.txt：
接下来，为使Spark集群顺利访问这个中央数据湖中的数据，我们只需对之前创建的spark-cluster-identity分别对两个文件夹进行授权。这里为zone-rawdata赋予读权限，对于zone-processed赋予读写权限： 
随后，我们就可以复用系列中篇里的Spark集群来访问这个远端的数据湖了。再次祭出Jupyter Notebook进行数据处理，并将Spark的处理结果以parquet形式写入zone-processed：
val domain = "abfss://[email protected]/" val book = spark.sparkContext.textFile(domain + "zone-rawdata/ATaleOfTwoCities.txt") val wordCounts = book.flatMap(l => l.split(" ")).map(w => (w, 1)).reduceByKey((a,b) => a+b).map( { case (w, c) => (w, c, w.length) } ) val wordCountsWithSchema = spark.createDataFrame(wordCounts).toDF("word", "count", "word_length") wordCountsWithSchema.write.parquet(domain + "zone-processed/ATaleOfTwoCities.parq")
运行之后可以看到，结果集parquet文件已经位于zone-processed中了。
接下来我们进行考虑查询数据湖的部分，可以创建一个独立的Hive查询集群并指向数据湖上的处理结果。在Azure上有一个专门为高性能在线查询优化的HDInsight大数据集群类型，被称为Interactive Query，其中使用了Hive LLAP，很适合我们的场景。我们不妨就部署它作为查询集群。
在此我们略去建立Hive LLAP集群的详细过程，其步骤与建立Spark集群类似，按照Wizard的提示逐步选取即可。需要注意的是，我们也相应地需要为查询者创建一个对应的身份hive-cluster-identity，并将这个hive-cluster-identity设置为查询集群的身份。 
在共享数据湖datalakefs-shared方面无需和查询集群发生直接关联，只要把待读取的路径(zone-processed文件夹)向hive-cluster-identity开放读取权限即可：
然后就可以在Hive集群上用SQL来进行数据湖查询了：
--创建外部表指向数据湖中parquet数据 create external table WordsOnDataLake( word string, count int, word_length int ) STORED AS PARQUET LOCATION 'abfss://[email protected]/zone-processed/ATaleOfTwoCities.parq'; -- 立刻就能直接查询数据湖上数据，例如按单词长度分组聚合统计 select word_length, sum(count) as total_count from WordsOnDataLake group by word_length order by total_count desc limit 10;
最后顺利地跑出了结果：
+--------------+--------------+--+ | word_length | total_count | +--------------+--------------+--+ | 3 | 31667 | | 4 | 24053 | | 2 | 22800 | | 5 | 15942 | | 6 | 12133 | | 7 | 9624 | | 8 | 6791 | | 9 | 4716 | | 1 | 4434 | | 0 | 4377 | +--------------+--------------+--+ 10 rows selected (4.295 seconds)
可以看到Hive LLAP顺利地读取了远端数据湖的数据，而且速度颇为可观，数秒内就返回了结果。如果关闭LLAP模式而采用传统方式执行（将hive.llap.execution.mode设为none），笔者实验下来同样的查询需要25秒左右才能完成。
在实际场景中，Hive LLAP集群可以始终保持在线，以便应对随时到来的查询请求；而负责ETL的Spark集群则可按需启动，计算任务完成后关闭。这样的设计既充分利用了共享数据湖的架构，也体现了云端按需伸缩启停的特点。
总结
数据湖是近年流行的架构思维，有助于提高数据服务能力的灵活性，也为企业跨领域统一大数据平台的构建提供了指导范式和落地支撑。
因此，公有云巨头们纷纷为数据湖构建提供及增强了对应的产品线，本系列文章聚焦的Azure Data Lakge Storege Gen2即是其中杰出代表。通过三篇文章的层层深入，我们既分析了产品功能，又结合应用场景进行了POC验证。实践证明，ADLS Gen2能够成为构建企业级数据湖的坚实基础和可靠保障。
最后，我们使用一张架构图来作为全文的收束，它很好地总结了ADLS Gen2的能力、定位及与周边系统的关系：
（图片来自https://www.blue-granite.com/blog/10-things-to-know-about-azure-data-lake-storage-gen2）
从现在开始，就请考虑利用ADLS Gen2和相关配套云服务，来构建你自己的数据湖吧！
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构建企业级数据湖？Azure Data Lake Storage Gen2实战体验（上）
构建企业级数据湖？Azure Data Lake Storage Gen2实战体验（中）
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