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湖仓一体是什么?
20211227|文章来源:-

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。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。

 

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