湖仓一体（Lakehouse）是一种新兴的数据处理架构，它将数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的最佳实践相结合，形成一种统一的数据管理平台。这种架构的由来，是因为传统的数据仓库和数据湖在数据处理方面都存在一些不足，无法满足现代数据分析和人工智能的需求。

数据仓库的由来可以追溯到20世纪80年代，当时的企业需要将海量的数据整合起来，以便进行决策支持和分析。为了解决这个问题，数据仓库技术应运而生。数据仓库是一个集成了多个数据源和数据目标的中央存储库，可以对数据进行清洗、整合和转换，使得数据更加易于访问、理解和分析。但是，随着数据量不断增加，数据仓库的扩展性和灵活性受到了限制，无法满足现代数据分析和人工智能的需求。

数据湖的由来则比较新，大概是2010年左右。数据湖是一个存储结构化、半结构化和非结构化数据的存储库，可以支持多种数据源的接入，并且支持多种数据处理和查询技术。数据湖具有很高的灵活性和可扩展性，可以支持大数据处理、实时流数据处理、机器学习等多种应用场景。但是，数据湖也存在一些问题，比如数据质量难以保证、数据管理和治理难度大等。

因此，将数据仓库和数据湖的最佳实践相结合的湖仓一体架构，就成为了现代数据处理的一种新兴趋势。湖仓一体可以将数据仓库和数据湖的优势互补，既具有数据仓库的数据处理和管理能力，又具有数据湖的灵活性和可扩展性。

湖仓一体的基本架构包括三个层次：存储层、计算层和应用层。存储层包括一个统一的数据存储库，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，并且支持多种数据源的接入；计算层包括一系列的数据处理和查询技术，可以对数据进行清洗、整合和转换，并且支持实时流数据处理和机器学习等多种应用场景；应用层则是对外提供统一的接口服务，支持多种数据分析和人工智能应用。

湖仓一体的实现需要一系列的技术和工具，包括分布式文件系统、元数据管理、数据质量监控、安全和隐私保护等。这些技术和工具可以帮助实现湖仓一体的可扩展性、高可用性、安全性和可靠性。

总之，湖仓一体是一种新兴的数据处理架构，它将数据仓库和数据湖的最佳实践相结合，形成一种统一的数据管理平台。这种架构可以满足现代数据分析和人工智能的需求，具有很高的灵活性和可扩展性。随着技术的发展，湖仓一体将成为未来数据处理的一种重要趋势。

下图是一种实时湖仓解决方案，利用湖存储的特性和 Flink 的流批计算能力，统一存储和计算，解决 Lambda 架构的问题。

下面将就袋鼠云的实践经验，展开说说如何使用“Flink+数据湖”三步构建实时湖仓。

● Step1：搭建实时 ODS 层

● Step2：加工湖仓中间层

关于实时湖仓的层级设计，可以参考成熟的离线数仓划分方案。

· DataFile 用于存量数据的批计算

· LogFile 用于增量数据的流计算，但毕竟是一种文件存储格式，其实时性只能做到分钟级别。如果业务场景对实时性有秒级/毫秒级要求，Paimon 也支持将 Kafka 外挂为 LogFile 使用，同时对上层应用暴露的，仍然只有一张 Paimon 表。

根据实际业务场景需要，使用 Flink+Paimon 的统一技术栈，进行离线任务和实时任务的独立开发。

在很多实时统计类的数据开发场景下，往往需要在完成存量数据统计的基础上，再衔接实时增量计算。传统的 Lambda 架构要完成这种场景，实现上相对比较复杂，而使用 Flink+Paimon，一个任务即可满足。

● Step3：湖仓分析应用层

这层有两种不同的落地方案，可以根据企业技术栈自由选型：

· ADS 层数据也在数据湖加工落地，然后使用 OLAP 引擎如 Trino、StarRocks 直接对接数据湖，向上层提供数据分析能力。这样做可以实现存储的完全统一，但是在查询分析性能上会有一定的牺牲。

· 将 DWS 层数据加工后打入 StarRocks 或者 ClickHouse 这类存储+分析的统一引擎。该方案可以充分利用这类引擎的查询加速能力，对于 OLAP 场景有较高要求的企业，是个比较合适的方案。

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