√不懂湖仓一体，别说你懂大数据
接触数据的都听过“湖仓一体”，有人就开始疑惑了：数据湖和数据仓库不是够用吗？为什么还要多余再搞一个架构出来？
实际上，你接触到的数据有：像客户信息、生产日志和客服录音等。它们的类型是不统一的，什么结构化、半结构化甚至非结构化，很多时候它们常因为这个原因导致不能存放在一块，也不能通用。
怎么办？
所以这时候就得靠搭建一个湖仓一体，把这些数据都存好，管好，目的就是为了轻易使用这些数据。现在我就来给大家讲讲这个湖仓一体到底是怎么回事。
一、 数据仓库与数据湖的困境要理解“湖仓一体”，我们必须先看看它所希望解决的核心问题。在此之前企业的数据架构主要围绕着两个核心概念构建：数据仓库和数据湖。这两者各有其鲜明的优点和同样突出的缺点。
数据仓库：是一个高度结构化、管理严格的环境。 它专门用于存储和处理清洗好的、规范的结构化数据。比如财务报表和业务交易记录。
- 优势：性能卓越、稳定可靠，非常适合于生成固定模式的商业智能报表和进行标准的数据分析。
- 缺点：首先它对于原始、杂乱的非结构化数据（如日志、图片、视频）接纳度很低；其次，数据入库和结构变更的流程很繁琐，对快速变化业务需求的灵活性低。
想要建立数据仓库，必须先把数据收集并清洗好，我们可以利用数据集成工具，比如我工作时经常用的FineDataLink，它能接入多种数据源，还能制定清洗规则，把这些数据进行清洗过滤，最终得到你想要的数据，以此来建立数据仓库。我把这款好用的工具地址放在这里，需要自取：https://s.fanruan.com/8hhzn（复制到浏览器打开）
数据湖：是一个存储成本低廉、格式包容性极强的数据存储库。
- 优势：它允许企业将任何格式（结构化的、半结构化的还是非结构化）的原始数据全部存入其中。
- 缺点：数据质量无法保证，数据资产难以发现、理解和信任；在处理复杂且高性能的交互式分析处理方面就派不上用场了。
说到这里，你是不是看出来了？ 我们想要数据湖的灵活性与海量存储能力，又离不开数据仓库的严谨性与高性能。
在过去，企业往往被迫同时维护数据湖和数据仓库两套系统，试图兼顾二者之长。但这催生了新的难题：数据需要在两套系统间频繁移动和复制，这不仅带来高昂的成本和复杂的运维，更极易导致数据不一致。
同一个业务指标，在两个系统中可能计算出不同的结果，这会让业务决策者陷入困惑。
那么，有没有一种办法，能够将两者的优势结合起来，同时规避它们的劣势呢？ 当然有，这正是“湖仓一体”架构诞生的初衷。
二、 什么是湖仓一体？简单来说，湖仓一体不是指一个特定的软件产品，而是一种融合性的数据架构设计理念。 它的目标不是在数据湖和数据仓库之间建立桥梁，而是构建一个统一的数据管理平台，从根本上消除二者的隔阂。
这个平台通常构建在低成本的对象存储，如S3、OSS、HDFS等之上，继承了数据湖存储所有类型数据的能力。关键在于，它在此基础上，引入了数据仓库的关键管理特性：包括ACID事务、强化的Schema管理以及强大的数据治理功能。
用过来人的经验告诉你，湖仓一体的核心价值可以概括为：在数据湖的低成本、开放存储之上，实现了数据仓库级别的数据管理和查询性能。
它带来的几个根本性变化是：
1.数据统一，无需搬运： 同一份原始数据存储在统一的位置，既可以支持数据科学团队的机器学习模型训练，也可以直接服务于业务团队的实时BI报表分析。我一直强调，这解决了数据孤岛和数据不一致这两个最棘手的问题。
2.保障数据可靠性： 支持ACID事务意味着，即使多个作业同时读写数据，平台也能像传统数据库一样保证数据的完整性和准确性，这为关键业务负载提供了坚实的基石。
3.开放的计算生态： 数据以开放格式（如Parquet、ORC）存储，这意味着你可以使用多种计算引擎（如Spark、Flink、Presto）直接对数据进行处理和分析，避免了被单一厂商技术锁定的风险。
4.支持实时数据流： 该架构天然更容易与流处理技术结合，支持数据的实时流入与实时分析，推动数据分析从“T+1”的离线模式迈向“准实时”甚至“实时”时代。
三、 湖仓一体有什么用？理论或许有些抽象，我们来具体看看它如何在现实中发挥作用。
1.对数据工程师而言： 工作重心将从构建和维护复杂、脆弱的数据管道，转向更高价值的数据建模与治理。这样他们就无需再为数据在不同系统间的同步问题耗费精力，开发效率和数据交付质量得到显著提升。
2.对数据分析师和业务人员而言： 他们获得的是一个更可信、更及时、更全面的数据视图，因为底层是唯一可信的数据源，报表的指标口径得以统一。他们可以使用熟悉的SQL工具，直接探索和分析更丰富的数据组合，从而获得更深刻的业务洞察。
3.对数据科学家而言： 他们能够直接、快速地访问海量的原始数据，无需等待数据工程师进行漫长的数据预处理，这极大地加速了AI/ML模型的实验、训练和迭代过程。
4.对企业决策者而言： 这意味着更低的总体拥有成本和更高的数据驱动决策能力。一方面，减少了多套系统带来的软硬件和运维成本；另一方面，一个统一、敏捷、可靠的数据底座，能够加速企业的业务创新和市场响应速度。
听到这里，你是否意识到，这正是我们一直期望的数据架构应该有的样子？ 它能直面过去的痛点，并提供了一个清晰的解决路径。
四、 未来发展趋势技术在进步，湖仓一体本身也在不断发展。用我过来人的经验告诉你，它将呈现以下几个主要趋势：
- 智能化与自动化运维： AI和机器学习将深度集成到平台中，实现数据管理的“自动驾驶”。比如，自动优化数据布局、智能推荐存储策略、主动发现并修复数据质量问题，从而大幅降低运维复杂度。
- 数据治理成为核心基石： 随着数据规模和重要性的提升，以及合规性要求的日益严格，内嵌的、精细化的数据安全、隐私保护、血缘追踪和生命周期管理能力，将成为湖仓一体平台不可或缺的核心竞争力。
- 流批融合的进一步深化：“流批一体”将从一种可选能力变为默认配置。未来的平台将更无缝地统一流处理和批处理的计算模型，让用户用同一套逻辑开发既能处理实时数据流也能处理历史数据的应用，真正实现数据价值的即时化。
- 云原生与Serverless的全面普及： 湖仓一体的未来必然建立在云原生架构之上。存算分离、弹性扩缩容和按需付费的Serverless模式，将成为主流。这使得企业可以专注于业务逻辑，而无需管理底层基础设施。
- 面向垂直行业的解决方案： 通用的平台能力将向上封装，形成针对特定行业的解决方案和最佳实践模板，帮助企业更快地将数据能力转化为业务成果。
最后，想要做好湖仓一体，前提是要把数据做好，它必须是可用可追溯的，所以这里给大家分享一份《数据仓库建设解决方案》，里面提供了数据仓库的搭建和指标体系的规范等指标，还能帮助展示和分析报表。需要自取：https://s.fanruan.com/7jafj（复制到浏览器打开）
总结湖仓一体是大数据技术发展到当前阶段，为了应对我们实际工作中普遍存在的挑战而必然产生的架构演进。
要想成功落地湖仓一体架构，需要周密的规划、技术选型和组织协作，它是一项系统工程。如果你所在的团队正受困于数据平台的割裂、低效与高昂成本，那么现在，或许正是你开始认真审视并规划湖仓一体的最佳时机。
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