【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

博客系列 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 两种范式：数据湖与数据仓库 基于一些主要组件的选择 ，云分析解决方案可以分为两类：数据湖和数据仓库。 数据湖：去中心化带来的自由 数据湖范式的核心原则是责任分散。借助大量工具，任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据：青铜、白银和黄金。 集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。 结论：数据湖和数据仓库 在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。 原则上，您可以纯粹在数据湖或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。 我见过大量基于数据湖工具的功能齐全的平台。在这些情况下，可以使用特定于用例的数据库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。

【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 数据库类型功能是专门使用 Delta 文件格式开发的。 Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。除其他外，该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。 根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。 这是 Snowflake 向数据湖范式方向扩展其解决方案的方式之一。如今，它提供了用于实时数据摄取的高效工具等。

【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同 这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外，Synapse 环境为数据仓库构建和数据湖开发提供了工具。 除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。

安全云数据湖仓一体的 10 个关键

将这个生态系统迁移到云端对于那些规避风险的人来说可能会感到不知所措，但云数据湖仓一体安全多年来已经发展到可以更安全、正确完成并提供比本地部署显着优势和好处的地步数据湖仓一体部署。 以下是 10 种基本的云数据湖仓一体安全实践，它们对于保护、降低风险和为任何部署提供持续可见性至关重要。* 安全功能隔离 将此实践视为您的云安全框架最重要的功能和基础。 数据湖仓一体角色应仅限于管理和管理数据湖仓一体平台，仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富的安全管理员。数据湖仓一体用户不应该将环境暴露于重大风险中。 结论：全面的数据湖仓一体安全至关重要 云数据湖仓一体是一个复杂的分析环境，超越了存储，需要专业知识、规划和纪律才能有效保护。 归根结底，企业对自己的数据负有责任和义务，应该考虑如何将云数据湖仓一体转变为运行在公有云上的“私有数据湖仓一体”。此处提供的指南旨在将云提供商基础架构的安全范围扩展到包括企业数据。

数据湖与湖仓一体架构实践

五、汽车之家湖仓一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk，介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖仓一体架构，将数据可见性提升至分钟级；从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg 02 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践 湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓，数据有着打通的元数据的格式，它可以自由的流动，也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1. bucket 分区，通过配置的方式声明 Bucket： 'partition.bucket.source'='id', // 指定 bucket 字段 'partition.bucket.num'='10 启动之后，会在实时计算平台 Flink 里面提交一个实时任务，接着用 Copy-on-write sink 去实时地把数据写到 Iceberg 表里面。 9. 入湖其他实践 10. 总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore； 总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。

数据湖 vs 数据仓库：大厂为何总爱“湖仓并用”？

数据团队常常陷入两难选择：用数据仓库做报表快，但放不进原始日志和图片；用数据湖存万物成本低，但查个基础指标却很慢。当95%的企业还在纠结“选湖还是选仓”，头部大厂早已走向第三条路：湖仓一体架构。 四、湖仓一体架构的优势随着企业对数据实时性、多场景复用的要求提升，湖仓融合成为必然趋势。新一代Lakehouse 架构如何突破传统局限？ 2.Lakehouse架构解析新一代湖仓一体架构，如Delta Lake、Apache Iceberg等，通过统一元数据层与存储格式，实现了以下优势：（1）一份数据多场景复用：报表分析与AI训练共享同一数据源 当企业纠结于“选湖还是选仓”时，需回归两个核心问题：1.业务需求维度：当前阶段需要支持固定报表还是探索性分析？是否存在AI/实时分析需求？ 湖与仓的界限正逐渐模糊，而能够根据业务动态选择技术组合的能力，才是企业的核心数据竞争力。

数据湖跟数仓的区别

数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）

导读： 湖仓一体是将数据湖和数据仓库的优势相结合的数据管理系统。Apache Doris 结合自身特性，提出了【数据无界】和【湖仓无界】核心理念。 在数据驱动决策的时代，湖仓一体架构以统一存储、统一计算、统一管理的创新形式，补齐了传统数据仓库和数据湖的短板，逐步成为企业大数据解决方案新的标准。 本文将进一步深入，聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景，分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。 湖仓分析加速场景在该场景中，以 Apache Doris 作为计算引擎，对湖仓中数据进行查询分析加速。01 缓存加速针对 Hive、Iceberg 等湖仓系统，用户可以配置本地磁盘缓存。 ，Apache Doris 作为数据处理引擎，对湖仓数据进行加工处理。

什么是数据湖？一文搞懂数据湖、数据仓库、湖仓一体

这就涉及到数据湖和数据仓库，什么是数据湖？湖仓一体又是干什么用的？今天，我不跟你讲那些天花乱坠的概念，就和你用最直白的话，把这几个核心概念给你讲清楚。一、什么是数据仓库？ 当然有，这就是近几年越来越主流的“湖仓一体”​架构。1、湖仓一体是什么？简单来说，湖仓一体不是指一个单独的产品，而是一种架构理念和解决方案。 它旨在打破数据湖和数据仓库之间的人为壁垒，在一个统一的平台上，同时实现数据湖的灵活性和数据仓库的管理性与性能。湖仓一体相当于数据湖的低成本海量存储配上数据仓库的强大管理&查询性能。 等业务复杂了，有了明确的探索性分析或AI需求，再考虑向湖仓一体架构演进。Q2：我们已经有数据仓库和数据湖了，必须升级到湖仓一体吗？A：不一定。 你可以考虑采用“湖仓一体”的技术（比如在现有数据湖上引入Iceberg表格式）来逐步改造和优化你的数据湖，让它具备更强的数据管理能力，慢慢地与数仓融合。Q3：湖仓一体中，数据治理还重要吗？

数据湖仓一体的好处

其次，您可以订阅数据湖仓服务，例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征，介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。 PaaS 数据湖仓 平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。 SaaS 数据湖仓 软件即服务 (SaaS) 数据湖仓部署是作为服务提供的交钥匙解决方案。例如，最近发布的 CDP One数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品（亚马逊网络服务）。 让我们深入研究每个类别并将其与 PaaS 数据湖仓部署进行比较。 硬件（计算和存储）：与 PaaS 数据湖仓一样，CDP One 数据湖仓驻留在云中并使用虚拟化计算。 数据湖仓一体的好处 运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。

一文辨析：数据仓库、数据湖、湖仓一体

数据仓库擅长处理结构化数据，查询快、质量高，数据湖能低成本存储任何原始数据，而湖仓一体既能低成本存储海量原始数据，又能高效挖掘数据价值。 四、湖仓一体是什么湖仓一体（Lakehouse）是在开放存储格式（Delta Lake/Iceberg/Hudi）基础上，融合数据仓库管理能力与数据湖灵活性的新架构。这一技术实现了以下三重突破：1. 五、湖仓一体的优势湖仓一体架构的出现，是大数据架构演进的必然结果。它不仅解决了数据仓库和数据湖的局限性，还带来了以下多重优势：1. 六、如何向湖仓一体进行迁移对于企业来说，向湖仓一体架构迁移是一个逐步推进的过程。以下是一些实践建议：1. 存储层统一将历史数仓数据卸载到对象存储，转换为Delta/Iceberg格式。 渐进式架构演进从传统数据仓库开始，先通过数仓连接外部表查询数据湖中的数据，逐渐过渡到以数据湖为主导，数据仓库作为加速层，最终实现统一的湖仓平台。

新兴数据湖仓手册·从分层架构到数据湖仓架构(2025)：数据仓库分层的概念与设计

《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计（2025 年）》 系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。 手册将阐述数据仓库分层的核心价值、常见分层类型，详解分层下的 ETL 架构及数据转换环节，介绍数据仓库分层对应的技术架构，并以贴源层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（DWS）为例，深入剖析数湖仓分层设计 本文为系列文章首篇，详细剖析了数据仓库分层的概念与设计，希望能够为相关从业者提供数据湖仓设计与实践的系统指引。 曾经在传统数据仓库时代Teradata和IBM都在这个领域有深厚的积累，例如10大领域模型，11大领域模型等，不过随着业务随着市场快速变化，标准数据仓库模型只能在稳定的业务领域里进行实施和开展，其它模型的规整也变为企业每年 数据转换（Transformation）前面讲大量数据通过实时和批量的方式进入数据仓库/数据湖当中，随着数据仓库性能的加强和SQL功能的扩展，目前已经不再流行使用ETL工具（例如Informatica、

湖仓一体

做一名主要从事OLAP内核研发，对现有湖仓理解做个总结；欢迎批评/指正/讨论 1 为什么湖仓一体这么热： 湖、仓定义这里就不赘述了，大家可以去搜 我理解就是各类数据爆发的公司当前数据平台架构遇到了各类各样的问题 ，寻求一个适配公司、平台的数据架构，一站式解决，但是大家对湖、仓本质的理解可能都不太一样，那又怎么谈湖仓一体呢。 2 分析角度分类： 我想我们首先应该对数据组件分类，然后从应用的角度给尝试他们分类；欢迎大家批评改正： 从数据引擎角度，我们可以将他们分为：数据库，数仓，数据湖。 从实效性角度，我们可以讲他们分为：在线数据库(数据库，实时数仓)，离线数据库(数据湖，离线数仓)； 从数据处理的方式/或者说从使用的角度出发，又分为，流式处理和批处理，流又表现出了 在线、实时的特性， view,进行冷热数据的聚合；达到数据的一个统一视图，即仓上挂湖,冷热分层； 4 从真正意识上的湖仓一体，那就是云原生了： One Data：同时支持离线处理和在线分离，解决数据的一致性和实效性；即数据可以不开源

数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

阶段三：大数据技术的「发展期」 来到21世纪的第二个10年，随着越来越多的资源投入到大数据计算领域，大数据技术进入一个蓬勃发展的阶段，整体开始从能用转向好用。 Copy-On-Write、Merge-On-Read两种表，Snapshot Query、Incremental Query、Read Optimized Query三种查询类型，并给出了一个支持矩阵（如图10 上述在数据湖架构上建立数仓的若干尝试并不成功，这表明数仓和数据湖有本质的区别，在数据湖体系上很难建成完善的数仓。 4）自动数仓 湖仓一体需要用户根据自身资产使用情况将数据在湖和仓之间进行合理的分层和存储，以最大化湖和仓的优势。 构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理

湖仓才是数据智能的未来？那你必须了解下国产唯一开源湖仓了

湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。 数据湖使用云上的对象存储，能够解决存储扩展性问题。然而数据湖原先是为存储任意类型的数据所设计，缺乏对元数据的组织管理，容易形成数据沼泽，难以发挥数据的价值。 4. 湖仓一体。 LakeSoul ：构建现代化数据智能架构 LakeSoul 是北京数元灵科技自主研发的湖仓一体存储框架，也是目前国内唯一的开源湖仓平台。 LakeSoul 在统一的湖仓存储层之上，支持多种计算引擎，提供涵盖数据实时导入、数据分析、BI 报表、AI 模型训练等多种计算模式。使用一套湖仓存储即可完成全链路的实时数据智能业务搭建，开箱即用。 开发者能够专注业务数据的处理逻辑，构建以数据为中心的开发范式。 LakeSoul 通过统一的实时、批量存储的核心能力，构建了流批一体、湖仓一体、分析智能一体的现代湖仓数据智能架构。

数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较

数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢？提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点，供数据团队考虑。 3.6 湖仓一体的好处 湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。 易于数据版本控制、治理和安全性：数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性，从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点 湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。 湖仓一体是最新的数据存储架构，它将数据湖的成本效率和灵活性与数据仓库的可靠性和一致性结合在一起。 此表总结了数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异。 尽管数据湖仓一体结合了数据仓库和数据湖的所有优点，但我们不建议您为了数据湖仓一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求？ 从头开始构建湖仓一体可能很复杂。

如何让数据湖仓达到数据仓库的性能

一种新颖的方法将数据湖仓分析的所有优势与数据仓库的高性能完美结合。 数据湖仓库分析的现状 数据湖仓库用其灵活性、可扩展性和成本效益的承诺吸引了无数企业。然而，事实是，当前支持这些数据湖仓库的查询引擎在大规模低延迟或高并发分析方面未能提供查询性能。 一种现代方法：无流水线的数据湖仓库 数据湖仓库的查询性能固有挑战和作为变通方法的专有数据仓库的使用，正在推动越来越多的企业寻求更高效的替代方案。一种流行的方法是采用无摄入的湖仓架构。 然而，许多数据湖仓库引擎最初设计用于数据湖的多样且可负担的数据存储，侧重于数据转换和即席查询，将中间结果持久化到磁盘。 使用无流水线的数据湖仓库 数据湖仓库的演变重塑了数据分析，结合了数据湖和数据仓库的优势。尽管它具有变革性的潜力，但诸如高效查询性能等挑战仍然存在。

湖仓一体详解

问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 2.湖仓一体化为什么诞生？ 是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性，将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本？那么湖仓一体化就是答案！ 3.湖仓一体化是什么？ 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 4.湖仓一体化的好处是什么？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。

直播｜分析型湖仓论坛

随着湖仓技术的持续演进，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化，湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配，各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案 出品人：程广旭 腾讯 TEG 数据平台部 专家工程师 个人介绍：腾讯大数据 OLAP 平台技术负责人，Apache HBase/InLong PMC 成员，有10年大数据相关工作经验，专注在 OLAP 介绍数据湖与实时数仓之间的异同以及湖仓融合的意义、常见湖仓融合方案的优劣 2. 解析腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点，以及如何将实时数仓演变成新的实时湖仓融合架构 3. 腾讯大数据后续如何更进一步升级湖仓融合架构 听众收益： 1. 了解当前数据湖及实时数仓的优劣，并了解腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点 2. 腾讯大数据在湖仓融合领域的新探索 喻奎 阿里云智能 高级技术专家 个人介绍：哈工大本硕毕业后，进入阿里巴巴云智能集团工作近10年，一直从事大数据分布式计算分析引擎的设计开发工作，重点从事MaxCompute

Flink 数据湖 助力美团数仓增量生产

一、美团数仓架构图 ? 如上图，是美团最新的数仓架构图。 四、基于 Flink 的增量生产 1、传统离线数仓特性分析 ? 一般我们说数仓，都是指离线数仓。离线数仓有三个重要的指标，一是时效性，二是质量，三是成本。 所以，总结下来，离线数仓和实时数仓各有利弊，离线数仓在质量和成本上会有优势，但是时效性不足；实时数仓，在时效性上很有优势，但是质量和成本都略逊色。 2. 增量生产 如下图，是离线数仓、实时数仓和增量计算的对比 ? ，增量读取用来增量生产； 五、实时数仓模型与架构 如下图是实时数仓的模型，基本上都见过 ?