一文读懂湖仓一体，什么是数据仓库和数据糊_数据湖 数据仓库

一、数仓和数据湖的对比

二、数据湖特征
数据湖具有以下特点：
a) 容量大
数据湖汇 聚吸收各个业务数据源流，容纳散落在各处的数据，理论上，存储空间巨大。

b) 格式多
数据湖架构面向多数据源的信息存储，可以快 速高效地采集、存储、处理大量来源不同、格式不同 的原始数据，这其中包括文本、图片、视频、音频、网 页等各类无序的非结构化数据，能把不同种类的数 据汇聚存储在一起，并对汇聚后的数据进行管理， 建立数据之间的关联关系，具有很强的兼容性。

c) 处理速度快
数据湖技术能将各类原始数据快速转化为可 以直接提取的、分析、使用的标准格式，统一优化数 据结构并对数据进行分类存储，根据业务需求，对 存储的数据进行快速的查询、挖掘、关联和处理，并实时传输给末端用户。

d) 体系结构
由于Hadoop也能基于分布式文件系统来存储处理多类型数据，因此许多人认为Hadoop的工作机理就是数据湖的处理机制。当然，Hadoop基于其分布式、可横向扩展的文件系统架构，可以管理和处理海量数据，但是它无法提供数据湖所需要的复杂元数据管理功能，最直观的表现是，数据湖的体系结构表明数据湖是由多个组件构成的生态系统，而Hadoop仅仅提供了其中的部分组件功能。

三、未来的发展趋势
说了这么多的数据湖的特点和好处，那是不是就可以完全摒弃数据仓库转而搞数据湖了呢？其实结果并不尽然，当下数据湖的概念还处在多方研究探索阶段，但是当下有一个比较火的方案可以参考建设，那就是数据仓库和数据湖合起来建设，统一称之为“湖仓一体”。

四、什么是“湖仓一体”
Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。那么何为Data Lakehouse呢，它具备些什么特性呢？
一直以来，我们都在使用两种数据存储方式来架构数据：
数据仓库：数仓这样的一种数据存储架构，它主要存储的是以关系型数据库组织起来的结构化数据。数据通过转换、整合以及清理，并导入到目标表中。在数仓中，数据存储的结构与其定义的schema是强匹配的。

数据湖：数据湖这样的一种数据存储结构，它可以存储任何类型的数据，包括像图片、文档这样的非结构化数据。数据湖通常更大，其存储成本也更为廉价。存储其中的数据不需要满足特定的schema，数据湖也不会尝试去将特定的schema施行其上。相反的是，数据的拥有者通常会在读取数据的时候解析schema（schema-on-read），当处理相应的数据时，将转换施加其上。
现在许多的公司往往同时会搭建数仓、数据湖这两种存储架构，一个大的数仓和多个小的数据湖。这样，数据在这两种存储中就会有一定的冗余。
Data Lakehouse的出现试图去融合数仓和数据湖这两者之间的差异，通过将数仓构建在数据湖上，使得存储变得更为廉价和弹性，同时lakehouse能够有效地提升数据质量，减小数据冗余。在lakehouse的构建中，ETL起了非常重要的作用，它能够将未经规整的数据湖层数据转换成数仓层结构化的数据。
Data Lakehouse概念是由Databricks提出的，在提出概念的同时，也列出了如下一些特性：

●事务支持：Lakehouse可以处理多条不同的数据管道。这意味着它可以在不破坏数据完整性的前提下支持并发的读写事务。

●Schemas：数仓会在所有存储其上的数据上施加Schema，而数据湖则不会。Lakehouse的架构可以根据应用的需求为绝大多数的数据施加schema，使其标准化。

●报表以及分析应用的支持：报表和分析应用都可以使用这一存储架构。Lakehouse里面所保存的数据经过了清理和整合的过程，它可以用来加速分析。同时相比于数仓，它能够保存更多的数据，数据的时效性也会更高，能显著提升报表的质量。

●数据类型扩展：数仓仅可以支持结构化数据，而Lakehouse的结构可以支持更多不同类型的数据，包括文件、视频、音频和系统日志。

●端到端的流式支持：Lakehouse可以支持流式分析，从而能够满足实时报表的需求，实时报表在现在越来越多的企业中重要性在逐渐提高。

●计算存储分离：我们往往使用低成本硬件和集群化架构来实现数据湖，这样的架构提供了非常廉价的分离式存储。Lakehouse是构建在数据湖之上的，因此自然也采用了存算分离的架构，数据存储在一个集群中，而在另一个集群中进行处理。

●开放性：Lakehouse在其构建中通常会使Iceberg，Hudi，Delta Lake等构建组件，首先这些组件是开源开放的，其次这些组件采用了Parquet，ORC这样开放兼容的存储格式作为下层的数据存储格式，因此不同的引擎，不同的语言都可以在Lakehouse上进行操作。
Lakehouse的概念最早是由Databricks所提出的，而其他的类似的产品有Azure Synapse Analytics。Lakehouse技术仍然在发展中，因此上面所述的这些特性也会被不断的修订和改进。

五、湖仓一体化有什么好处？
湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。帮助企业建立数据资产、实现数据业务化、进而推进全线业务智能化，实现数据驱动下的企业数据智能创新，全面支撑企业未来大规模业务智能落地。其主要优势主要有以下几个方面：

数据重复性：如果一个组织同时维护了一个数据湖和多个数据仓库，这无疑会带来数据冗余。在最好的情况下，这仅仅只会带来数据处理的不高效，但是在最差的情况下，它会导致数据不一致的情况出现。湖仓一体的结合，能够去除数据的重复性，真正做到了唯一。

高存储成本：数据仓库和数据湖都是为了降低数据存储的成本。数据仓库往往是通过降低冗余，以及整合异构的数据源来做到降低成本。而数据湖则往往使用大数据文件系统和Spark在廉价的硬件上存储计算数据。湖仓一体架构的目标就是结合这些技术来最大力度降低成本。

报表和分析应用之间的差异：数据科学倾向于与数据湖打交道，使用各种分析技术来处理未经加工的数据。而报表分析师们则倾向于使用整合后的数据，比如数据仓库或是数据集市。而在一个组织内，往往这两个团队之间没有太多的交集，但实际上他们之间的工作又有一定的重复和矛盾。而当使用湖仓一体架构后，两个团队可以在同一数据架构上进行工作，避免不必要的重复。

数据停滞：在数据湖中，数据停滞是一个最为严重的问题，如果数据一直无人治理，那将很快变为数据沼泽。我们往往轻易的将数据丢入湖中，但缺乏有效的治理，长此以往，数据的时效性变得越来越难追溯。湖仓一体的引入，对于海量数据进行治理，能够更有效地帮助提升分析数据的时效性。

潜在不兼容性带来的风险：数据分析仍是一门兴起的技术，新的工具和技术每年仍在不停地出现中。一些技术可能只和数据湖兼容，而另一些则又可能只和数据仓库兼容。湖仓一体的架构意味着为两方面做准备。