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今日是大数据博题的结尾一篇，来说道数据湖仓。

█ 为何会有“数据湖仓”？

前方尔们提到，数据堆栈浮现于 1990 年头，首要基于 MPP（Massively Parallel Processing，大周围并行解决）或许者闭系型数据库真现，用于企业干数据保存、解决和理会，滋长数据瞅板、BI（贸易智能）等用处。

而数据湖，浮现于 2010 年头，首要基于大数据岁月（Hadoop 等）生态，用于支持各类化的数据保存，真时性更强，契合满意批解决、淌式计划等交易场景。

数据堆栈的特性是，先干数据解决，弄得模范一律以后，存起来。用的时间即直交用。它首要存的是组织化（队伍）数据。

数据湖的特性是，甚么数据（组织化、非组织化、半组织化）皆能存，没有干预解决，先齐部皆存起来，等要用的时间，再解决。

二种岁月，各有优短点：

从本钱的角度来瞅，数据湖的起步本钱很矮，但跟着数据体量的增大，本钱会赶快飙升。而数据堆栈凑巧相悖，前期修设启支很大，后期本钱推广趋慢。

数据堆栈和数据湖，皆是基于数据入行价格掘挖，不过偏重点没有共。对于于企业来讲，二者皆有价格，以是，会采用共时修设。

很昭彰，这没有仅致使了腾贵的修设抛资本钱，也使得数据保管冗余和沉复。

基于以上各类本因，业界即启初念考：是没有是也许将数据堆栈和数据湖入行联结，充裕表现二者的上风，抵偿各自的短陷呢？

因而，即有一些工作商，启初钻研何如将二者的手腕入行“挨通”。

首要念道囊括二种：一种是让数据堆栈援助对于数据湖的调查。还有一种，是让数据湖具有数据堆栈的一些手腕。

前者比拟有代表性的，是 2017 年 Redshift 推出的 Redshift Spectrum。它援助 Redsift 数据堆栈用户调查 AWS S3 数据湖的数据。

后者有代表性的比拟多，囊括 2017 年 Hortonworks 孵化出的 Apache Atlas 和 Ranger 名目，2018 年 Nexflix 启源的内部坚固版原元数据工作体例 Iceberg。2018-2019 年，Uber 和 Databricks 接踵推出了 Apache Hudi 和 DeltaLake，推出增量文献伎俩，用以援助 Update / Insert、工作等数据堆栈机能。

一齐这些试验和勤奋，皆多几何少保管一些短陷（数据堆栈和数据湖保管原质的别离，调整难度很大），其实不算胜利。

2020 年，数据智能独角兽企业 Databricks（没错，即是提议 Delta Lake 的谁人公司，数据湖的代表企业）正式提议了数据湖仓（Data Lakehouse）观念。

Databricks 配合开创人兼首席实行官阿里・戈德西（Ali Ghodsi）表白：

“从辽远来瞅，一齐数据堆栈皆将被归入数据湖仓，这没有会在一夜之间产生 —— 这些货色会同存一段光阴 —— 在价钱和本能上，数据湖仓完胜数据堆栈。”

数据湖仓，也被称为湖仓一体。

2021 年，“湖仓一体”初次被写进 Gartner 数据治理周围能干度陈诉。2023 年 6 月，大数据岁月程序促成委员会宣告了《湖仓一体岁月取财产钻研陈诉（2023 年）》。这一年的 6 月 26 日，“湖仓一体”在华夏大数据财产滋长大会上胜利进选“2023 大数据十大闭键词”。

█ 数据湖仓的首要特性

数据湖仓（湖仓一体），讲白了，即是一种将数据堆栈和数据湖挨通的新式启搁式架构。它既具有数据湖的矫捷性，也具有数据堆栈的高本能及治理手腕，为企业入行数据管理带来了更大的即利和更高的效益。

在数据湖仓的底层，援助多种数据表率共存，能真现数据间的互相同享。

在数据湖仓的表层，也许经历融合交口入行调查，可共时援助真时盘诘和理会。

数据堆栈和数据湖这二套编制互相挨通以后，数据也许在二者之间自如淌动。

也即是讲，数据湖里的“稀奇”数据（热数据），也许淌到数据堆栈里，直交被数据堆栈运用。

而数据堆栈里的“没有稀奇”数据（凉数据），也能够淌到数据湖里，矮本钱久长保管，供改日运用。

数据湖仓的特性，本来即是数据堆栈的低贱 + 数据湖的低贱。

在数据保存方面，接管了数据湖的上风，援助各类化数据，且以 HDFS 或许云对于象保存为原形，真现了矮本钱、高可用。数据以本初伎俩或许启搁文献伎俩（如 Parquet、ORC）保存，具有高效的收缩比取列保存个性，简单搜索。

启搁文献伎俩，也保护了数据在没有共计划引擎间的通用性。

数据湖仓共样援助 Iceberg、Hudi、Delta Lake 等启搁表伎俩。它们没有仅援助数据的近真时革新、高效的速看管理，还兼容 SQL 程序，使得数据既也许像保守数据库表绝对入行工作性职掌，又能充裕运用数据湖的宣传式保存取弹性计划上风。

在计划引擎方面（采取存算辞别架构），调整了 Spark、Flink、Presto、Doris 等各类的计划引擎。经历融合的调动取资源治理，没有共引擎也许同享保存资源，共同解决冗长的数据处事淌，满意企业从真时监控到深度理会的齐方位计划需要。

阿里云数据湖仓架构（来自阿里云官网）

在数据普遍性方面，供应 ACID（本子性、普遍性、分隔性、好久性）保险，保证数据写进的普遍性，保险了多方共时读与或许写进数据时的数据确切性。

在数据治理方面，数据湖仓真现了融合的元数据治理，援助齐链道血统，供应融合的定名空间、齐局的数据目次。不管数据保存在那边，运用何种计划引擎，用户皆能经历融合的 API 入行速快检索、明白取调查数据。数据管理，变得特殊高效。

在数据平安方面，数据湖仓时时还援助多住客和库表列级数据势力，恐怕很好地入行住客分隔和数据势力管控，保证了数据的平安性和秘密性。

自然了，数据湖仓也没有是不短点。

动作一项合并的岁月架构，它的冗长性比拟高，须要很高的岁月门坎。并且，它的初期抛资比拟大，对于企业来讲有确定的本钱压力。

数据湖仓的本能优化、数据管理和平安防备，也保管确定的挑拨。这些门坎和挑拨，去去会让企业用户看而却步。

█ 数据湖仓的参考架构

数据湖仓出生于今的光阴其实不是很长。从最启初的仓和湖自力修设，到厥后，逐步孕育了“湖上修仓”取“仓外挂湖”二种真践道径。

湖上修仓，是指基于数据湖架构，或许者以数据湖动作数据保存中央层，真现多源异构数据的融合保存。尔后，以融合挪用交口式样挪用计划引擎，终究真现左右组织的湖仓一体架构。

仓外挂湖，是指以 MPP 数据库为原形，运用可插拔架构，经历启搁交口对于交外部保存，真现融合保存。

跟着光阴的推移，也有企业启初推出二种架构的深刻合并。

方今，在数据湖仓周围比拟有代表性的工作商，囊括邦外的 AWS（亚马逊云科技）、微软 Azure 、Databricks、Snowflake，和邦内的阿里云、腾讯云、华为云、星环科技等。

各大工作商的架构有较差的分离，但根底上皆囊括保存层、元数据治理层、计划引擎层、工作取管理层等。

以停是几个比拟有代表性的架构，供参考。

科杰的数据湖仓架构：

图片来自搜集

Azure 的数据湖仓架构：

图片来自搜集

AWS 的数据湖仓（他们喊智能湖仓）架构：

图片来自“特大号”

基于 Apache Doris 的湖仓一体架构：

图片来自搜集

█ 结尾的话

方今来瞅，数据湖仓正在添快成为企业沉要的兵法性原形措施，用于长时间的数据价格掘挖，和滋长 AI 运用。

按照毕马威的陈诉卖弄，86% 的国外企业摆设融合其理会数据，以援助 AI 交易的启发。邦内也是云云。比方腾讯、B站、小红书等头部互联网企业，皆采取了数据湖仓架构，用于没有共程度的 AI 运用。

数据湖仓在真时淌解决取呆板练习方面表示精彩，恐怕很好地满意大模子的演练需要，自满改日几年会得回更好的滋长。

好啦，以上即是闭于数据湖仓的先容。鲜枣课堂大数据博题系列到此终了。报酬专家的端庄看瞅！

参考文件：

1、《数据库、数据湖、数据堆栈、湖仓一体、智能湖仓，区别皆是甚么鬼》，特大号；

2、《从数据湖到湖仓一体：融合数据架构演入之道》，Light Gao，知乎；

3、《数据堆栈、数据湖、湖仓一体，毕竟有甚么别离？》，SelectDB，知乎；

4、《甚么是湖仓一体？湖仓一体束缚了甚么题目？》，帆软；

5、《2024 大数据“挨假”：甚么才是实湖仓一体？》，弛友东；大数据在线；

6、《大数据架构系列：何如明白湖仓一体？》，叶富强，腾讯云启发者社区；

7、百度百科，维基百科，各大工作商官网。

原文来自微信团体号：鲜枣课堂（ID：xzclasscom），作家：小枣君