基于湖仓架构的优点，以及在工程应用中的挑战 Migrating from Data Warehouse to Lakehouse Architecture

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网数据量的不断增长，越来越多的公司开始考虑将其存储和分析在一起的方式。无论是利用数据仓库还是湖仓（data lake），都可以有效地管理、分析和报告海量的数据。然而，如何在实践中同时兼顾效率、成本、可靠性等指标，并实现从“单体架构”到“多层架构”的迁移，是一个重要的话题。

为了帮助企业更好地理解数据仓库和湖仓架构之间的区别及优劣势，以及如何进行架构的迁移，作者精心撰写了《Migrating from Data Warehouse to Lakehouse Architecture: The Ultimate Guide》这篇文章，从数据源头到湖仓架构，从简单到复杂，均进行了全面的阐述。

文章从数据源头出发，详细介绍了数据的来源、类型、处理流程，以及数据架构的设计过程。它详细描述了关系型数据库、NoSQL数据库、数据采集、清洗、集成、转换、加载等数据处理过程。其中还包括数据质量保证和数据治理的原则，以及各项工具和方法。

其次，文章介绍了基于湖仓架构的优点，以及在工程应用中的挑战。对比了基于数据仓库架构和湖仓架构的各方面差异。最后，文章还提供了工程实施方案和相关工具。

2.基本概念术语说明

数据源头

数据源头通常是企业内部或外部的各种数据信息，如业务数据、运营数据、用户反馈、日志等。它们一般来自多个不同渠道，例如业务系统、网站、应用程序、移动设备、第三方服务等。数据源头可以包括静态数据、实时数据、实时计算数据等。

数据源头可能包括以下几种形式：

• 原始数据（Raw data）：从业务系统、网站、应用程