数据管理领域出现了新的解决方案，以解决数据湖和数据仓库等传统架构的局限性。虽然这两种架构在数据存储和分析方面都发挥了重要作用，但它们在满足现代数据处理需求方面可能带来挑战。
尽管数据湖具有可扩展性和灵活性，但它经常面临管理和性能问题。另一方面，数据仓库虽然具有强大的分析功能，但成本高昂且灵活性较差。数据湖屋旨在通过结合数据湖和仓库的优势并最大限度地减少它们的弱点来解决这些问题。
在本指南中，我将向您介绍什么是数据湖，它与传统数据架构有何不同，以及为什么它在寻求统一数据管理解决方案的数据专业人士中越来越受欢迎。
什么是数据湖屋？
数据湖屋是一种将数据湖的可扩展性和低成本存储与数据仓库的性能、可靠性和治理功能相结合的架构。
通过整合两种架构的优势，数据湖提供了一个统一的平台来存储、处理和分析所有类型的数据（结构化、半结构化和非结构化）。
统一的方法允许在数据处理中具有更大的灵活性，并支持从商业智能到机器学习的广泛分析用例。
该图显示了数据仓库架构，其次是数据湖，然后是数据湖屋
数据湖屋与数据仓库和数据湖的比较。图片来源：Databricks。
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数据湖屋 (Data Lakehouse) 与数据湖 (Data Lake) 与数据仓库 (Data Warehouse)
在更详细地探索数据湖架构之前，了解它与数据仓库和数据湖的比较非常重要。
数据仓库
数据仓库用于存储结构化数据并提供高性能分析和报告。
它们最大的优势之一是能够执行快速查询，这使得它们非常适合商业智能和报告用例。
数据仓库使用定义明确的模式来支持强大的数据治理。这可确保数据准确、一致且易于分析。
然而，这些优势是有代价的。数据仓库的维护成本通常很高，因为它们依赖于专用硬件和广泛的数据转换过程，通常需要 ETL（提取、转换、加载）管道。
数据仓库的僵化结构也使其不太适合处理非结构化数据或快速适应数据格式的变化。对于旨在处理快速发展的数据源或不符合预定义模式的数据（例如文本、图像、音频等）的组织来说，这种缺乏灵活性可能是一个重大限制。
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数据湖
数据湖旨在存储大量半结构化或非结构化数据。其主要优势在于可扩展性，对于处理多种数据类型和海量数据的团队来说，数据湖是一个有吸引力的选择。
数据湖的灵活性使您能够以原始格式存储原始数据，使其成为数据探索和科学项目的理想选择。
然而，数据湖往往在数据治理和数据质量方面存在困难。由于数 中国博彩数据 据以原始形式存储，没有太多结构，因此确保数据质量的一致性可能具有挑战性。
缺乏治理可能会导致所谓的“数据沼泽”，即有价值的见解被埋没在组织不良的数据之下。
性能是数据湖的另一个关键问题，尤其是在执行复杂的分析查询时。数据湖并未针对快速查询或组合不同数据类型（例如图像、文本和音频）进行优化。
数据湖屋
数据湖屋旨在将数据湖和数据仓库的优点结合起来。它通过将数据湖的可扩展性和低成本存储功能与数据仓库的性能和治理优势相结合，提供更均衡的解决方案。
理论上，在湖屋中，您可以以较低的成本存储结构化和非结构化数据，同时利用高性能分析所需的功能。
数据湖屋支持 ACID 事务，这意味着可以可靠地管理数据更新和删除，而这通常是传统数据湖所缺乏的。这可以实现更好的数据完整性和治理，使数据湖屋更适合企业级应用程序。
数据湖还支持实时数据处理，使组织能够处理流数据并获得实时洞察，这在某些情况下很重要。
数据湖库 (Data Lakehouse) 的功能和组件
如何在一个平台上实现两全其美？在本节中，我将解释使 Lakehouse 架构成为可能的组件。
1. 存储与计算分离，数据管理统一
在数据湖中，存储和计算是分开但紧密集成的，从而允许灵活、可扩展的资源使用。
数据存储在经济高效的云对象存储中，而计算资源则可以根据工作负载需求独立扩展。这种方法减少了在系统之间移动数据的需要，使用户能够就地处理数据，而无需进行大量提取和加载。
通过以这种方式集成存储和计算，数据湖可以简化数据管理、提高效率并减少延迟，从而更快地获得洞察。
动态资源分配还可以实现更好的成本优化并确保有效利用计算资源。
2. 模式执行与治理
数据湖强制执行模式以维护数据质量，同时提供数据合规性的治理功能。
模式实施可确保数据以结构化格式组织，从而更易于查询和分析。这有助于防止数据不一致，并支持整个组织提高数据质量。
数据湖中的治理功能使您能够管理数据访问、沿袭和合规性。借助内置的治理工具，数据湖可以支持监管要求并保护敏感数据。这对于医疗保健和金融等数据隐私和合规性至关重要的行业尤其重要。
3.支持ACID事务
ACID 事务确保数据可靠性，使您能够自信地管理更新和删除。
在数据湖中，ACID 事务提供与传统数据仓库相同级别的数据完整性，但增加了处理非结构化数据的灵活性。
支持 ACID 事务的能力意味着数据湖可用于数据准确性至关重要的关键任务工作负载。此功能使数据湖成为必须在不同数据操作之间保持数据一致性的企业的理想选择。
4.实时数据处理
数据湖可以实时处理数据，从而实现实时分析和流式洞察等用例。实时数据处理使团队能够更快地做出数据驱动的决策，从而提高响应能力和适应能力。
例如，实时数据处理可用于监控客户互动、跟踪库存水平或检测金融交易中的异常情况。通过提供即时洞察，数据湖可以帮助您领先于不断变化的市场条件并主动应对新机遇。
5.多云和混合架构支持