一. 大数据处理架构：
大数据处理架构的发展过程具体可以分为三个主要阶段：批处理架构、混合处理架构（Lambda、Kappa架构）、湖仓一体。首先是随着Hadoop生态相关技术的大量应用，批处理架构应运而生，借助离线计算引擎的能力很好的满足了业务对大规模数据分析处理场景的需求。
随着业务场景越来越多样化，对数据实效性方面有了更高的要求，诞生了一些新的架构模式，比如说Lambda、Kappa等，很好的解决了批处理架构的数据实效性瓶颈问题。但是这些架构本身也带来一些新的问题，比如说Lambda架构会有两条链路，增加业务维护以及资源成本，同时也会导致有口径不一致的风险问题。
随着数据湖技术生态不断的发展与成熟，越来越多的公司选择了构建湖仓一体的这样一种较新的处理架构模式， 可以很好的解决原有架构的一些问题，同时也带来很多新的能力，比如说库表schema高效变更，支持mysql CDC等等，另外也在处理效率上有较大的提升效果，所以逐步推广应用湖仓一体会很好的帮忙业务们进行强本增效。整体阶段如下图：
二. 数据湖技术发展现状：
整体发展现状如下图所示：
目前主流应用的数据湖技术主要有三种：Hudi、Iceberg、DeltaLake。国内各大厂应用较多的是Iceberg与Hudi， 两个技术发展的各有千秋，Hudi在CDC场景支持以及小文件压缩管理方面做的比较好一些，但是在与flink集成以及元数据变更能力等方面支持的不够完善， 而Iceberg在元数据变更等方面做的更完善，但是由于机制的不同，Iceberg在小文件压缩处理以及CDC场景支持的不够高效和稳定，所以可以根据业务场景选择应用不同的框架。
湖仓一体（Lakehouse）作为大数据最前沿的技术，目前正在快速发展当中。如下图所示，根据Gartner在2023年发布技术成熟度曲，Lakehouse技术即将处于热门关注期，后期有较大的发展潜力。
在具体建设与应用过程中，也发现了数据湖技术面临的一些问题，主要有几个方面，如下图所示：
可以看到湖仓一体技术架构还需要逐步地完善与改进，某些方面存在一些问题，如果能更稳定和高效地支持业务去简化链路与提升收益，解决痛点问题，大面积推广新架构落地才会事半功倍。
三. 总结：
虽然目前现状是数据湖仓的技术演进不是非常快，但是湖仓一体、流批一体等概念都已经被炒得火热，且流批一体已成为目前行业内公认数据湖仓最具价值的能力，引入数据湖的公司势必会越来越多。在未来，希望携手大家一起发展数据湖新技术，让数据湖生态更丰富、更完善，让业务可以构建更便捷、更高效、更稳定的数据链路。
)
