本文档深入探讨了滴普湖仓一体架构的探索与实践,主要围绕数据库技术和IOTE领域展开。首先,我们明确了数据湖的概念,由亚马逊AWS定义为一种统一且可扩展的存储系统,用于存储结构化、半结构化和非结构化数据,包括二进制数据,以原始形式存在,以便后续进行多样化的工作负载处理,如流处理、批处理、机器学习和交互式分析。数据湖强调的是数据的多样性、灵活性和低成本存储,但相对缺乏严格的预定义schema(模式),数据管理、安全性和访问方式需要额外考虑。
数据仓库与数据湖的主要区别在于成本和管理方面。数据湖的启动成本较低,但长期管理成本较高,由于其灵活的存储结构,数据治理和一致性可能较难实现。而数据仓库虽然初始投入较大,但管理相对简单,适合于结构化数据的处理和报表生成,有明确的数据schema和严格的事务性保障。
随着技术的发展,数据平台正朝着湖仓一体(Lakehouse)方向演进,这种架构将存储和计算分离,使得数据仓库可以处理更多数据类型,包括实时数据,并注重安全性、共享和联邦查询。然而,构建Lakehouse并非易事,涉及存储层(如Spark、Flink等)、表存储引擎的选择,以及数据分析工具(SQL、BI、ML等)的集成,同时数据管控和安全是必不可少的部分。
然而,数据湖也存在一些挑战,如数据一致性问题、数据添加或更新的复杂性、并发访问可能带来的不完整数据,以及批处理和实时处理的兼容性需求。此外,不同计算引擎之间的数据访问协同以及运维问题,如小文件管理和数据质量问题,也是需要解决的关键点。
特别提到HiveTable在数据湖中的局限,包括低效的数据访问和修改、元数据管理难题、并发修改可能导致的数据不一致,以及复杂的分区操作。为解决这些问题,文档还提到了开源解决方案Apache Iceberg,它提供了事务隔离、多任务并发读写、近实时性能和历史版本支持等功能,通过隐式分区和分区变更机制优化了数据管理。
总结来说,本文档探讨了数据湖和数据仓库之间的对比,以及如何通过湖仓一体架构来克服数据湖的不足,同时还详细阐述了数据湖存在的挑战和如何利用Apache Iceberg这类工具进行优化。这对于理解现代IT环境中数据存储和分析的最佳实践具有重要价值。