一、数据湖发展趋势分析

当下，数据湖已成为企业数据平台架构的重要组成部分。传统的数据平台架构一般由数据湖、流式计算和 OLAP 引擎查询三个部分组成：

这三个平台在以往通常是独立建设的，集群也是独立部署。三者之间数据互相拉通，采用以下方案：

湖平台与流式平台的互通：通常采用 Lambda 架构搭建实时计算平台和离线批量计算平台，以实现流式计算与数据湖之间的协同。

流式计算平台与 OLAP 仓互通：一般实际与计算引擎的数据源对接方式拉通，还会基于 Kappa 架构在流式计算中进行实时的数据加工处理，将计算结果写入数仓中，以实现实时的 OLAP 查询，这也是通常讲的实时数仓解决方案。

湖平台与数仓平台互通：一般是通过数据拷贝方式，将数据湖的原始数据或者批量计算结果数据复制一份到数仓当中。

以上的解决方案存在一些问题。首先，从建设和维护的角度来看，这种架构需要分别建设三个平台，导致建设与维护成本增大；其次，数据共享需要进行一定的冗余存储和数据拷贝，导致方案复杂读变高。因此大家现在在逐渐尝试将三个功能平台融合到一起，形成融合数据湖。

在融合数据湖中，将通过流批一体的架构实现实时计算和批量计算的数据共享，解决数据冗余和数据搬迁的问题。通过湖内建仓的方式，在数据湖实现数仓的能力，构建 OLAP 能力，避免了数据的搬迁。这种融合数据湖的架构不仅可以提高数据处理的效率，还可以降低数据平台的建设和维护成本，实现数据的共享和流通。

上图是一个基于开源技术的数据湖参考架构，从数据流上分为几个环节：

数据源 ：数据流的起点，来源于业务系统，包括业务数据库、消息流、日志等。

数据集成 ：数据湖架构中的重要环节。数据集成是业务系统与数据湖之间的桥梁，实现入湖和出湖的能力。通过批量和实时能力，可以实现 T+1 和 T+0 的集成能力。根据业务诉求和具体业务架构选择不同的集成方式。

数据存储： 采用开源的 Lakehouse 技术进行数据存储管理。底层的存储引擎可以采用 Hadoop 的 HDFS 组件也可以采用对象存储引擎。存储格式采 Parquet 和 ORC 格式，这些格式提供了高效的压缩和编码方式，有助于提升数据的存储和处理效率。基于 Lakehouse 技术，构建数仓能力，例如：ACID 能力、Update 能力、Schema 的演进，以及查询加速的缓存和索引技术。

数据计算 ：采用支持流批一体的计算引擎，如 Spark 和 Flink，也可以基于 Hive 引擎进行批量计算。

湖内交互式分析： 通过交互式查询引擎 Presto、Trino 等，实现对湖内数据进行查询分析，通过湖存储的加速技术加持，查询性能也可以实现秒级时延。

OLAP层 ：在湖内进行数据加工处理完成后，需要更快速的查询能力，通过数据集成同步到 OLAP 组件，根据具体业务需求，我们可以选择不同的组件，如 CK 大宽表的快速查询和 HBase KV 查询等。当前部分 OLAP 组件也可以直接查询湖内数据，避免了数据搬迁。

以上环节组合形成完整数据平台架构，满足多种业务场景的技术诉求。

数据集成是业务系统与数据湖之间的桥梁，要面对多种不同的数据源。在流批一体的数据湖平台中，数据集成主要分为批量集成和实时集成两种方式。

批量集成 ：采用定时周期性的搬迁方式，将上游数据一次性搬迁到数据湖，或者将数据湖的数据搬迁到 OLAP 组件，例如 Sqoop、DataX 等开源组件，通过 JDBC 连接到源数据库，将数据抽取出来并写入数据湖中。这种方式适用于对时效性要求不高的场景，面临的挑战主要是大数据量的集成带来的吞吐压力。

实时集成 ：采用上游数据变更触发的数据搬迁方式，通常采用实时增量技术采集上游数据。通常会利用开源技术如 Flink CDC（Change>

随着技术的发展，一些开源工具已经能够实现流批一体的实时数据集成，这些工具不仅可以降低建设成本，还能够减少技术复杂度。

在数据湖的存储层，Lakehouse 技术的应用为数据处理和分析带来了革命性的变革。Lakehouse 不仅继承了数据湖的灵活性和可扩展性，还引入了数据仓库的关键特性，如 ACID 事务、强一致性 Schema 管理、SQL 查询等。以下是Lakehouse 技术应具备的关键能力：

在现代数据湖的 Lakehouse 架构中，保持开放性的设计原则是至关重要的。这种开放性体现在几个关键方面：

流批一体架构是现代数据处理平台的核心特征之一，它实现了数据存储、计算的深度融合。流批一体通常包含三种解释：

OLAP 能力是实现快速数据分析和决策支持的关键。为了满足业务对快速响应和高效处理的需求，需要提供秒级的查询时延和数百级别的并发查询能力。随着业务的发展具体的能力会有所变动，在面对业务量的大幅波动时，基于数据湖架构能够迅速扩展计算能力，以应对高业务压力的挑战。

此外，基于容器化的部署能力，数据湖可以实现根据业务量的弹性伸缩。这种灵活性不仅提高了资源利用率，还确保了在高峰时段能够提供足够的计算资源，以满足业务需求。在业务量减少时，资源可以相应地缩减，以优化成本效率。

在数据湖架构中，湖内建仓的概念是将数据仓库的能力集成到数据湖内部，以实现数据的高效管理和分析。这一过程涉及多层的存储优化和数据组织。

首先，在数据文件层，我们实施存储优化技术，如排序存储和哈希分布，以提高数据文件的访问效率。此外，我们还进行数据打散和内容组织优化，以进一步加速 OLAP 查询。

接下来是索引层的构建。为了加速计算过程，采用与数据仓库类似的技术，包括数据裁剪、下推和缓冲等，以优化计算性能。同时，提供统一的元数据服务，确保数据资产的统一视图，并统一数据开发中的数据库管理。

在数仓模型方面，继续使用传统的数仓分层存储模型，如 ODS、DWS 和ADS，同时根据业务需求对数据进行主题域划分，以实现更精细的数据管理。

在表模型方面，采用常见的快照表模型和拉链表模型进行数据存储，并根据需要采用其他模型。通过这些方式，我们能够在数据湖内部实现数仓的数据管理能力和数据处理能力。