中国移动云湖仓一体实践：探索与发展趋势

"移动云湖仓一体的探索与实践"是一篇由中国移动云能力中心于2021年11月发布的研究报告，主要探讨了在大数据和云原生技术融合背景下，湖仓一体架构的应用和发展。湖仓一体的概念源于Databricks的Lakehouse设计，它强调数据湖的灵活性和生态丰富性，同时具备数据仓库的稳定性和企业级能力，如成本效益、性能提升、安全性管理和治理。 1. 灵活性：湖仓一体允许数据在数据湖（通常包含未处理的原始数据）和数据仓库（用于分析和报告的结构化数据）之间无缝流动，无需用户手动操作，支持内外部数据的自动迁移和共享，极大地提高了数据流动性。 2. 成长性：随着业务规模的增长，湖仓一体能够适应数据量的爆炸性增长，通过自动化的数据管理和缓存策略，降低成本并提升分析效率。它允许在统一的存储系统中支持多种计算框架，如Spark、Presto和Flink，满足不同场景下的分析需求。 3. 对比传统架构：与传统的Hadoop架构相比，湖仓一体更倾向于统一存储，减少数据传输的开销，且不再受限于特定的计算框架。湖仓架构还支持多种数据格式，包括结构化和非结构化数据，提供更好的存储和性能优化。 4. 移动云LakeHouse实践：中国移动云基于云原生设计，采用了计算和存储分离的架构，利用移动云EOS和内置HDFS提供支持Hudi的湖仓一体解决方案。该架构结合Spark引擎，使得实时数据分析成为可能，帮助企业快速响应业务变化。 5. 核心功能：移动云LakeHouse的核心功能包括： - 存储层与计算层独立部署，支持弹性扩展，互不影响。 - 结构化数据使用HDFS，提供高性能存储，非结构化数据和冷数据则由对象存储来低成本存储。 - 计算层支持多种分析引擎，增强了分析的灵活性和深度。 总结来说，这篇报告深入介绍了移动云在实现湖仓一体方面的实践案例，展示了如何通过先进的技术和架构优化，提升企业数据管理的效率和价值，以适应快速变化的业务环境。