本文目录#

引言#

数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse）成为趋势。本文梳理架构模式、关键技术与企业落地案例。

融合架构#

  • 统一存储（对象存储）+ 统一计算；
  • 数据湖管理原始数据，数据仓库提供结构化分析；
  • 元数据管理（Hive Metastore、Glue）；
  • 表格式：Iceberg、Delta Lake、Hudi。

关键技术#

  • ACID Table Format；
  • 流批一体处理（Spark、Flink）；
  • 数据治理：血缘、质量、权限；
  • 查询引擎：Presto/Trino、Athena。

应用场景#

  • 实时分析与历史分析统一；
  • 多租户数据平台；
  • 数据民主化、API 服务化。

实践建议#

  • 选择合适的表格式；
  • 建立数据目录与治理流程；
  • 关注成本与性能均衡；
  • 自动化数据质量检测。

总结#

Lakehouse 架构打通数据湖与仓库的边界。通过标准化表格式、治理模块与统一计算引擎，可以构建灵活的数据平台。

参考资料#

  • [1] Databricks Lakehouse Whitepaper.
  • [2] Apache Iceberg Project Docs.

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