随着当前大数据技术应用趋势，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。越来越多的企业开始融合数据湖和数据仓库的平台，不仅可以实现数据仓库的功能，同时还实现了不同类型数据的处理功能、数据科学、用于发现新模型的高级功能。
湖仓一体是一种新型开放式架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，它构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的数据处理和管理功能，打通数据湖和数据仓库两套体系，让数据和计算在湖和仓之间自由流动。作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数据仓库架构。
有人把“湖仓一体”做了形象的比喻，就好像湖边搭建了很多小房子，有的可以负责数据分析，有的来运转机器学习，有的来检索音视频等等，而这些数据源流，都可以从数据湖里轻松取得。
05 湖仓一体Data Lakehouse介绍
Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。那么何为Data Lakehouse呢，它具备些什么特性呢？
一直以来，我们都在使用两种数据存储方式来架构数据：
数据仓库：数仓这样的一种数据存储架构，它主要存储的是以关系型数据库组织起来的结构化数据。数据通过转换、整合以及清理，并导入到目标表中。在数仓中，数据存储的结构与其定义的schema是强匹配的。
数据湖：数据湖这样的一种数据存储结构，它可以存储任何类型的数据，包括像图片、文档这样的非结构化数据。数据湖通常更大，其存储成本也更为廉价。存储其中的数据不需要满足特定的schema，数据湖也不会尝试去将特定的schema施行其上。相反的是，数据的拥有者通常会在读取数据的时候解析schema（schema-on-read），当处理相应的数据时，将转换施加其上。
现在许多的公司往往同时会搭建数仓、数据湖这两种存储架构，一个大的数仓和多个小的数据湖。这样，数据在这两种存储中就会有一定的冗余。
Data Lakehouse的出现试图去融合数仓和数据湖这两者之间的差异，通过将数仓构建在数据湖上，使得存储变得更为廉价和弹性，同时lakehouse能够有效地提升数据质量，减小数据冗余。在lakehouse的构建中，ETL起了非常重要的作用，它能够将未经规整的数据湖层数据转换成数仓层结构化的数据。
Data Lakehouse概念是由Databricks提出的，在提出概念的同时，也列出了如下一些特性：
- 事务支持：Lakehouse可以处理多条不同的数据管道。这意味着它可以在不破坏数据完整性的前提下支持并发的读写事务。
- Schemas：数仓会在所有存储其上的数据上施加Schema，而数据湖则不会。Lakehouse的架构可以根据应用的需求为绝大多数的数据施加schema，使其标准化。
- 报表以及分析应用的支持：报表和分析应用都可以使用这一存储架构。Lakehouse里面所保存的数据经过了清理和整合的过程，它可以用来加速分析。同时相比于数仓，它能够保存更多的数据，数据的时效性也会更高，能显著提升报表的质量。
- 数据类型扩展：数仓仅可以支持结构化数据，而Lakehouse的结构可以支持更多不同类型的数据，包括文件、视频、音频和系统日志。
- 端到端的流式支持：Lakehouse可以支持流式分析，从而能够满足实时报表的需求，实时报表在现在越来越多的企业中重要性在逐渐提高。
- 计算存储分离：我们往往使用低成本硬件和集群化架构来实现数据湖，这样的架构提供了非常廉价的分离式存储。Lakehouse是构建在数据湖之上的，因此自然也采用了存算分离的架构，数据存储在一个集群中，而在另一个集群中进行处理。
- 开放性：Lakehouse在其构建中通常会使Iceberg，Hudi，Delta Lake等构建组件，首先这些组件是开源开放的，其次这些组件采用了Parquet，ORC这样开放兼容的存储格式作为下层的数据存储格式，因此不同的引擎，不同的语言都可以在Lakehouse上进行操作。
Lakehouse的概念最早是由Databricks所提出的，而其他的类似的产品有Azure Synapse Analytics。Lakehouse技术仍然在发展中，因此上面所述的这些特性也会被不断的修订和改进。
