摘要：數(shù)據(jù)湖通常更大，其存儲成本也更為廉價。高存儲成本數(shù)倉和數(shù)據(jù)湖都是為了降低數(shù)據(jù)存儲的成本。數(shù)據(jù)停滯在數(shù)據(jù)湖中，數(shù)據(jù)停滯是一個最為嚴重的問題，如果數(shù)據(jù)一直無人治理，那將很快變?yōu)閿?shù)據(jù)沼澤。

數(shù)據(jù)湖（Data Lake)，湖倉一體（Data Lakehouse）儼然已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最為火熱的流行詞，在接受這些流行詞洗禮的時候，身為技術(shù)人員我們往往會發(fā)出這樣的疑問，這是一種新的技術(shù)嗎，還是僅僅只是概念上的翻新（新瓶裝舊酒）呢？它到底解決了什么問題，擁有什么樣新的特性呢？它的現(xiàn)狀是什么，還存在什么問題呢？

帶著這些問題，今天就從筆者的理解，為大家揭開 Data Lakehouse 的神秘面紗，來探一探其技術(shù)的本質(zhì)到底是什么？

Data Lakehouse（湖倉一體）是新出現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)架構(gòu)，它同時吸收了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的優(yōu)勢，數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家可以在同一個數(shù)據(jù)存儲中對數(shù)據(jù)進行操作，同時它也能為公司進行數(shù)據(jù)治理帶來更多的便利性。那么何為Data Lakehouse呢，它具備些什么特性呢？

本文參考自 https://www.xplenty.com/glossary/what-is-a-data-lakehouse/ 和 https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html。
Data Lakehouse具備什么特性？
一直以來，我們都在使用兩種數(shù)據(jù)存儲方式來架構(gòu)數(shù)據(jù)：

數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)倉這樣的一種數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，它主要存儲的是以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫組織起來的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)通過轉(zhuǎn)換、整合以及清理，并導入到目標表中。在數(shù)倉中，數(shù)據(jù)存儲的結(jié)構(gòu)與其定義的schema是強匹配的。
數(shù)據(jù)湖：數(shù)據(jù)湖這樣的一種數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，它可以存儲任何類型的數(shù)據(jù)，包括像圖片、文檔這樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖通常更大，其存儲成本也更為廉價。存儲其中的數(shù)據(jù)不需要滿足特定的schema，數(shù)據(jù)湖也不會嘗試去將特定的schema施行其上。相反的是，數(shù)據(jù)的擁有者通常會在讀取數(shù)據(jù)的時候解析schema（schema-on-read），當處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)時，將轉(zhuǎn)換施加其上。

現(xiàn)在許多的公司往往同時會搭建數(shù)倉、數(shù)據(jù)湖這兩種存儲架構(gòu)，一個大的數(shù)倉和多個小的數(shù)據(jù)湖。這樣，數(shù)據(jù)在這兩種存儲中就會有一定的冗余。

Data Lakehouse的出現(xiàn)試圖去融合數(shù)倉和數(shù)據(jù)湖這兩者之間的差異，通過將數(shù)倉構(gòu)建在數(shù)據(jù)湖上，使得存儲變得更為廉價和彈性，同時lakehouse能夠有效地提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，減小數(shù)據(jù)冗余。在lakehouse的構(gòu)建中，ETL起了非常重要的作用，它能夠?qū)⑽唇?jīng)規(guī)整的數(shù)據(jù)湖層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)倉層結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。Data Lakehouse概念是由Databricks在此文[1]中提出的，在提出概念的同時，也列出了如下一些特性：

事務(wù)支持：Lakehouse可以處理多條不同的數(shù)據(jù)管道。這意味著它可以在不破壞數(shù)據(jù)完整性的前提下支持并發(fā)的讀寫事務(wù)。

Schemas：數(shù)倉會在所有存儲其上的數(shù)據(jù)上施加Schema，而數(shù)據(jù)湖則不會。Lakehouse的架構(gòu)可以根據(jù)應(yīng)用的需求為絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)施加schema，使其標準化。

報表以及分析應(yīng)用的支持：報表和分析應(yīng)用都可以使用這一存儲架構(gòu)。Lakehouse里面所保存的數(shù)據(jù)經(jīng)過了清理和整合的過程，它可以用來加速分析。同時相比于數(shù)倉，它能夠保存更多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的時效性也會更高，能顯著提升報表的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)類型擴展：數(shù)倉僅可以支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而Lakehouse的結(jié)構(gòu)可以支持更多不同類型的數(shù)據(jù)，包括文件、視頻、音頻和系統(tǒng)日志。

端到端的流式支持：Lakehouse可以支持流式分析，從而能夠滿足實時報表的需求，實時報表在現(xiàn)在越來越多的企業(yè)中重要性在逐漸提高。

計算存儲分離：我們往往使用低成本硬件和集群化架構(gòu)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)湖，這樣的架構(gòu)提供了非常廉價的分離式存儲。Lakehouse是構(gòu)建在數(shù)據(jù)湖之上的，因此自然也采用了存算分離的架構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲在一個集群中，而在另一個集群中進行處理。

開放性：Lakehouse在其構(gòu)建中通常會使Iceberg，Hudi，Delta Lake等構(gòu)建組件，首先這些組件是開源開放的，其次這些組件采用了Parquet，ORC這樣開放兼容的存儲格式作為下層的數(shù)據(jù)存儲格式，因此不同的引擎，不同的語言都可以在Lakehouse上進行操作。
Lakehouse的概念最早是由Databricks所提出的，而其他的類似的產(chǎn)品有Azure Synapse Analytics。Lakehouse技術(shù)仍然在發(fā)展中，因此上面所述的這些特性也會被不斷的修訂和改進。

Data lakehouse解決了什么問題

那說完了Data Lakehouse的特性，它到底解決了什么問題呢？

這些年來，在許多的公司里，數(shù)倉和數(shù)據(jù)湖一直并存且各自發(fā)展著，也沒有遇到過太過嚴重的問題。但是仍有一些領(lǐng)域有值得進步的空間，比如：

數(shù)據(jù)重復性：如果一個組織同時維護了一個數(shù)據(jù)湖和多個數(shù)倉，這無疑會帶來數(shù)據(jù)冗余。在最好的情況下，這僅僅只會帶來數(shù)據(jù)處理的不高效，但是在最差的情況下，它會導致數(shù)據(jù)不一致的情況出現(xiàn)。Data Lakehouse統(tǒng)一了一切，它去除了數(shù)據(jù)的重復性，真正做到了Single Version of Truth。

高存儲成本：數(shù)倉和數(shù)據(jù)湖都是為了降低數(shù)據(jù)存儲的成本。數(shù)倉往往是通過降低冗余，以及整合異構(gòu)的數(shù)據(jù)源來做到降低成本。而數(shù)據(jù)湖則往往使用大數(shù)據(jù)文件系統(tǒng)（譬如Hadoop HDFS）和Spark在廉價的硬件上存儲計算數(shù)據(jù)。而最為廉價的方式是結(jié)合這些技術(shù)來降低成本，這就是現(xiàn)在Lakehouse架構(gòu)的目標。

報表和分析應(yīng)用之間的差異：報表分析師們通常傾向于使用整合后的數(shù)據(jù)，比如數(shù)倉或是數(shù)據(jù)集市。而數(shù)據(jù)科學家則更傾向于同數(shù)據(jù)湖打交道，使用各種分析技術(shù)來處理未經(jīng)加工的數(shù)據(jù)。在一個組織內(nèi)，往往這兩個團隊之間沒有太多的交集，但實際上他們之間的工作又有一定的重復和矛盾。而當使用Data Lakehouse后，兩個團隊可以在同一數(shù)據(jù)架構(gòu)上進行工作，避免不必要的重復。

數(shù)據(jù)停滯（Data stagnation）：在數(shù)據(jù)湖中，數(shù)據(jù)停滯是一個最為嚴重的問題，如果數(shù)據(jù)一直無人治理，那將很快變?yōu)閿?shù)據(jù)沼澤。我們往往輕易的將數(shù)據(jù)丟入湖中，但缺乏有效的治理，長此以往，數(shù)據(jù)的時效性變得越來越難追溯。Lakehouse的引入，對于海量數(shù)據(jù)進行catalog，能夠更有效地幫助提升分析數(shù)據(jù)的時效性。

潛在不兼容性帶來的風險：數(shù)據(jù)分析仍是一門興起的技術(shù)，新的工具和技術(shù)每年仍在不停地出現(xiàn)中。一些技術(shù)可能只和數(shù)據(jù)湖兼容，而另一些則又可能只和數(shù)倉兼容。Lakehouse靈活的架構(gòu)意味著公司可以為未來做兩方面的準備。

Data Lakehouse存在的問題 現(xiàn)有的Lakehouse架構(gòu)仍存在著一些問題，其中最為顯著的是：

大一統(tǒng)的架構(gòu)：Lakehouse大一統(tǒng)的架構(gòu)有許多的優(yōu)點，但也會引入一些問題。通常，大一統(tǒng)的架構(gòu)缺乏靈活性，難于維護，同時難以滿足所有用戶的需求，架構(gòu)師通常更傾向于使用多模的架構(gòu)，為不同的場景定制不同的范式。

并非現(xiàn)有架構(gòu)上本質(zhì)的改進：現(xiàn)在對于Lakehouse是否真的能夠帶來額外的價值仍存在疑問。同時，也有不同的意見 - 將現(xiàn)有的數(shù)倉、數(shù)據(jù)湖結(jié)構(gòu)與合適的工具結(jié)合 - 是否會帶來類似的效率呢？

技術(shù)尚未成熟：Lakehouse技術(shù)當前尚未成熟，在達到上文所提的能力之前仍有較長的路要走。