【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。

数据湖与湖仓一体架构实践

（2）缓慢的性能 随着数据湖中数据规模的增加，传统查询引擎的性能通常会变慢。一些瓶颈包括元数据管理、不正确的数据分区等。 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. 表管理 支持 Primary key（PR1978） 开启 V2 版本：'iceberg.format.version' = '2' 7. 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。 2. 业务收益 3. 架构收益 - 准实时数仓 上方也提到了，我们支持准实时的入仓和分析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。

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。 （2）数据湖：遵循Schema-on-Read理念，允许原始数据以结构化、半结构化、非结构化等原生格式直接存储。 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 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

数据湖的原则是“先存起来再说”​。2、数据湖解决了什么问题？它就是为了应对数据仓库的“不灵活”而生的。 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。 2、为什么湖仓一体现在是主流方向？很多公司既有数据仓库，又建了数据湖，结果同一份数据在两个地方存了两份，不仅成本高，还经常出现数据不一致的问题，团队之间也要频繁做数据同步。 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。 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。 Cloudera 与领先的 AICPA 认证的第三方审计师合作，以维护 SOC 2 Type 2 报告和 ISO27001 认证。保护您的数据是 CDP One 产品的一部分。 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

2.数据湖的局限性（1）数据治理难：数据湖的灵活性虽然带来了便利，但也导致数据治理难度增加。当缺乏有效的元数据管理时，数据湖难以检索和理解。 据2024年Anaconda的调研显示，67%的企业在数据湖项目中遭遇了数据治理挑战。（2）分析性能受限：数据湖的存储方式虽然适合存储大量原始数据，但在进行复杂分析查询时，其性能可能不如数据仓库。 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. 对象存储具有低成本、高扩展性的优势，而Delta/Iceberg格式能够支持事务和数据管理功能，为湖仓一体架构奠定基础。2. 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。 初始化加载用于建立维表和事实表，将初始数据导入到数据仓库中；数据刷新则负责在源数据变动时追加或更新数据仓库内容。常见的刷新方式有定时任务和触发器。 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。 负责元数据和数据格式，Trino负责加速，StarRocks 负责MPP加速， 即湖加速；再加上Doris 自身的MPP能力，也有了批任务回写的能力，进行轻量化ETL; 2 从实时BI报表(离线+实时 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

平台技术演进出两个趋势，数据湖 VS 数据仓库 两者均关注数据存储和管理（平台技术），但方向不同。 ? 2. 该架构相对于原生HDFS的数据湖架构的优势在于： 帮助用户摆脱原生HDFS系统运维困难的问题 HDFS系统运维有两个困难：1. 存储系统相比计算引擎更高的稳定性要求和更高的运维风险；2. 2. 数据湖支持数仓能力 2011年，Hadoop开源体系公司Hortonworks开始了Apache Atlas和Ranger两个开源项目的开发，分别对应数据血缘追踪和数据权限安全两个数仓核心能力。 2）统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。 不仅解决了湖仓之间的带宽瓶颈问题，也达到了无须用户参与即可实现数据分层管理/治理以及性能加速的目的。 2.

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。 并且中心数据仓库通常需要专门团队来开发维护，面对纷繁的业务需求往往存在响应不及时等问题。 2.Hadoop 数仓。目前有大量的企业使用 Hadoop + Hive 的方式搭建数据仓库。 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。 2.

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。 凭借预构建的功能和强大的 SQL 支持，数据仓库是量身定制的，可以为主要处理结构化数据的数据分析团队提供快速、可操作的查询。 2. 什么是数据湖？ 所有版本都使用时间旅行功能进行快照，它简化了其他复杂方法的实施，例如渐变维度（类型 2）[25]。甚至可以像通常使用更改数据捕获 （CDC）[26] 一样提取变更。 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。 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。 此外，这个数据摄入过程无意中引入了延迟，削弱了数据的新鲜度。 成本#2：数据摄入管道对数据治理不利 数据的完整性和准确性对任何企业来说都是至关重要的。 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。 图2:MPP与MapReduce框架 为了应对这一挑战，并直接在数据湖仓库上运行低延迟查询，拥抱装备了内存数据调度的大规模并行处理(MPP)查询引擎是一个明智之举。 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？ 2、当企业逐渐成熟起来，已经沉淀为一系列数据处理流程，问题开始转化为数据规模不断增长，处理数据的成本不断增加，参与数据流程的人员、部门不断增多，那么用于支撑这类业务的大数据系统，成长性的好坏就决定了业务能够发展多远 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 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. 演讲题目：MaxCompute湖仓一体方案新能力 演讲提纲： 1. MaxCompute 增量处理框架揭秘 2. MaxCompute SQL引擎物化视图新能力介绍 3. 演讲题目：数据湖超车道：StarRocks 如何借助物化视图加速数据分析 演讲提纲：介绍 StarRocks 物化视图功能以及在数据湖分析场景的应用。 听众收益： 1. 物化视图的技术介绍 2.

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。 在数据量比较少的情况下，这样的批同步的架构，优势很明显，架构简单，非常简单易于维护。 但是缺点也很明显，光是数据传输就 1 - 2 个小时。 2. 数据集成 V2.0 ? 后边有一个 Kafka2Hive 系统，这个系统经过了多个版本的迭代。 Kafka2Hive 模块，最开始是使用 Camus ，每一个小时拉一次数据，跑在 Spark 上。 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. 数据会在不同的存储系统中交换，所以我们做了一个 Deltalink 的平台，把数据 N 对 N 的交换过程，抽象成 N 对 1 的交换过程。 我们也迭代改进了很多版本。 2. 第一版实现 ?

在 CDP中使用Iceberg 为数据湖仓增压

凭借 Cloudera 对混合数据的愿景，采用开放数据湖仓的企业可以轻松地在本地环境和任何公共云之间获得应用程序互操作性和可移植性，而无需担心数据扩展。 客户在单个命令中使用仅元数据迁移，而无需触及任何底层大型数据集。这是采用的巨大加速器。 为您的数据湖仓增压，使其开放 数据湖仓对于 Cloudera 或我们的客户来说并不陌生。 例如， IQVIA使用 Cloudera 将来自全球 250 个数据仓库（包括 Oracle、IBM Netezza 和 Teradata 系统）的超过 2 PB 数据汇集到一个全球多租户数据湖中，并在该数据湖上运行分析 这是开放数据湖仓，只有 Cloudera 可以在混合数据平台中提供。 借助 CDP 中的 Apache Iceberg，Cloudera 凭借开放的数据和社区生态系统以及企业强化和性能领先于数据湖仓。