数据平台：湖仓一体、流批一体、存算分离的核心问题_湖仓一体和流批一体

一、为什么出现湖仓一体的技术架构

        目前数据仓库存储的数据结构单一，只能存储结构化的数据，对于非结构化数据的存储需求，以及存储成本是数据仓库的主要问题，而非结构化数据存储在业务库，也造成数据不能相融和利用，为了解决非结构化数据的低成本的存储诞生了湖仓一体的技术架构。

湖仓一体的技术架构是指将数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）结合在一起，实现对各种类型的数据进行存储、管理和分析的一体化解决方案。湖仓一体的技术架构出现的原因主要有以下几点： 

数据多样性：

随着大数据时代的到来，数据的种类和来源越来越多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖可以灵活地存储各类数据，而数据仓库则更适合结构化数据的处理和分析。湖仓一体的架构能够同时满足不同类型数据的存储和处理需求。 

数据实时性：

湖仓一体的技术架构可以实现实时数据的处理和分析。数据湖可以接收和存储实时数据流，而数据仓库则可以实现对实时数据的快速查询和分析。通过湖仓一体的架构，可以将实时数据流和离线数据在同一个平台上进行统一管理和分析，提高数据实时性。 

数据一致性：

湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性。数据湖可以作为中心化的数据存储和管理平台，将不同数据源的数据集中存储在一起。通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成，可以保证数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和不一致的问题。 

数据成本控制：

湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本。数据湖可以使用成本相对较低的存储设备来存