Data，Lakehouse呢，湖仓一体，来探一探其技术的本质到底是什么

背景

数据湖（Data Lake）湖仓一体（Data Lakehouse）俨然已经成为了大数据领域最为火热的流行词，在接受这些流行词洗礼的时候，身为技术人员我们往往会发出这样的疑问，这是一种新的技术吗，还是仅仅只是概念上的翻新（新瓶装旧酒）呢？它到底解决了什么问题，拥有什么样新的特性呢？它的现状是什么，还存在什么问题呢？

带着这些问题，今天就从笔者的理解，为大家揭开 Data Lakehouse 的神秘面纱，来探一探其技术的本质到底是什么？

Data Lakehouse具备什么特性？

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在 此文 【1】中提出的，在提出概念的同时，也列出了如下一些特性：

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。

Data lakehouse解决了什么问题

那说完了Data Lakehouse的特性，它到底解决了什么问题呢？

这些年来，在许多的公司里，数仓和数据湖一直并存且各自发展着，也没有遇到过太过严重的问题。但是仍有一些领域有值得进步的空间，比如：

•数据重复性：如果一个组织同时维护了一个数据湖和多个数仓，这无疑会带来数据冗余。在最好的情况下，这仅仅只会带来数据处理的不高效，但是在最差的情况下，它会导致数据不一致的情况出现。Data Lakehouse统一了一切，它去除了数据的重复性，真正做到了Single Version of Truth。•高存储成本：数仓和数据湖都是为了降低数据存储的成本。数仓往往是通过降低冗余，以及整合异构的数据源来做到降低成本。而数据湖则往往使用大数据文件（譬如Hadoop HDFS）和Spark在廉价的硬件上存储计算数据。而最为廉价的方式是结合这些技术来降低成本，这就是现在Lakehouse架构的目标。•报表和分析应用之间的差异：报表分析师们通常倾向于使用整合后的数据，比如数仓或是数据集市。而数据科学家则更倾向于同数据湖打交道，使用各种分析技术来处理未经加工的数据。在一个组织内，往往这两个团队之间没有太多的交集，但实际上他们之间的工作又有一定的重复和矛盾。而当使用Data Lakehouse后，两个团队可以在同一数据架构上进行工作，避免不必要的重复。•数据停滞（Data stagnation）：在数据湖中，数据停滞是一个最为严重的问题，如果数据一直无人治理，那将很快变为数据沼泽。我们往往轻易的将数据丢入湖中，但缺乏有效的治理，长此以往，数据的时效性变得越来越难追溯。Lakehouse的引入，对于海量数据进行catalog，能够更有效地帮助提升分析数据的时效性。•潜在不兼容性带来的风险：数据分析仍是一门兴起的技术，新的工具和技术每年仍在不停地出现中。一些技术可能只和数据湖兼容，而另一些则又可能只和数仓兼容。Lakehouse灵活的架构意味着公司可以为未来做两方面的准备。

Data Lakehouse存在的问题 现有的Lakehouse架构仍存在着一些问题，其中最为显著的是：

•大一统的架构：Lakehouse大一统的架构有许多的优点，但也会引入一些问题。通常，大一统的架构缺乏灵活性，难于维护，同时难以满足所有用户的需求，架构师通常更倾向于使用多模的架构，为不同的场景定制不同的范式。•并非现有架构上本质的改进：现在对于Lakehouse是否真的能够带来额外的价值仍存在疑问。同时，也有不同的意见 - 将现有的数仓、数据湖结构与合适的工具结合 - 是否会带来类似的效率呢？•技术尚未成熟：Lakehouse技术当前尚未成熟，在达到上文所提的能力之前仍有较长的路要走。

本文相关词条概念解析：

数据

数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。数据作为信息的载体，当然要分析数据中包含的主要信息，及分析数据的主要特征。数据（Data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。