“Lakehouse” 是一个相对新的概念,是大数据理论中的一个重要发展方向。它试图结合传统的数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)的优点,以创造一种更为灵活和强大的数据管理体系。
在传统的大数据架构中,数据湖用于存储原始、未加工的数据,而数据仓库则用于存储经过加工和清洗的数据,供企业分析和报告使用。但是,这两种架构各自存在一些限制。数据湖可能存在数据质量、一致性和管理方面的问题,而数据仓库则可能面临处理实时数据和半结构化数据的挑战。
与此同时,Lakehouse通过引入数据仓库的概念,为数据湖增加了一些关系数据库的特性,例如数据质量管理、元数据管理、数据模型和查询优化等。这些功能使得企业可以更好地管理和分析数据,并更容易地从数据中获取有价值的信息和洞见。
Lakehouse 的理念是将数据湖和数据仓库的特点结合起来,实现在单一平台上同时具备存储原始数据和经过加工数据的能力。Lakehouse 架构通常基于云原生技术,利用云服务的弹性和存储能力。它将数据湖的灵活性与数据仓库的结构化和查询能力相结合,提供了一种更为综合和全面的数据管理解决方案。
Lakehouse 架构的一些关键特点包括:
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实时数据处理:Lakehouse 可以处理实时数据流,同时支持批处理操作,从而满足了实时分析和报告的需求。
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ACID 事务:Lakehouse 提供了 ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)事务支持,确保数据的完整性和一致性。
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数据质量和一致性:Lakehouse 架构重视数据质量和一致性,通