Data Lakehouse (湖仓一体) 到底是什么

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在 此文 [1] 中提出的，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。

Data lakehouse解决了什么问题

那说完了Data Lakehouse的特性，它到底解决了什么问题呢？

这些年来，在许多的公司里，数仓和数据湖一直并存且各自发展着，也没有遇到过太过严重的问题。但是仍有一些领域有值得进步的空间，比如：

•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仓，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。Data Lakehouse统一了一切，它去除了数据的重复性，真正做到了Single Version of Truth。 •高存储成本：数仓和数据湖都是为了降低数据存储的成本。数仓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（譬如Hadoop HDFS）和Spark在廉价的硬件上存储计算数据。而最为廉价的方式是结合这些技术来降低成本，这就是现在Lakehouse架构的目标。 •报表和分析应用之间的差异：报表分析师们通常倾向于使用整合后的数据，比如数仓或是数据集市。而数据科学家则更倾向于同数据湖打交道，使用各种分析技术来处理未经加工的数据。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Data Lakehouse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（Data stagnation）：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。Lakehouse的引入，对于海量数据进行catalog，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仓兼容。Lakehouse灵活的架构意味着公司可以为未来做两方面的准备。

Data Lakehouse存在的问题 现有的Lakehouse架构仍存在着一些问题，其中最为显著的是：

•大一统的架构：Lakehouse大一统的架构有许多的优点，但也会引入一些问题。通常，大一统的架构缺乏灵活性，难于维护，同时难以满足所有用户的需求，架构师通常更倾向于使用多模的架构，为不同的场景定制不同的范式。 •并非现有架构上本质的改进：现在对于Lakehouse是否真的能够带来额外的价值仍存在疑问。同时，也有不同的意见 - 将现有的数仓、数据湖结构与合适的工具结合 - 是否会带来类似的效率呢？ •技术尚未成熟：Lakehouse技术当前尚未成熟，在达到上文所提的能力之前仍有较长的路要走。

引用链接

[1] 此文: https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html 返回搜狐，查看更多