Lakehouse 架构解析与实践
Lakehouse 架构是最新的一代数据架构，它结合了数据仓库和数据湖的优势，提供了一个统一的数据管理平台。下面是 Lakehouse 架构的主要知识点：
1. Lakehouse 概念与特性
Lakehouse 架构是一种新型的数据架构，它结合了数据仓库和数据湖的优势，提供了一个统一的数据管理平台。 Lakehouse 的主要特性包括低成本、开放存储、支持多样数据分析和计算、存算分离架构、灵活扩展、支持丰富的数据类型、数据可靠性、一致性、实时性强等。
2. Lakehouse 架构与实现
Lakehouse 架构的核心模块包括访问层、优化层、事务层和存储层。访问层负责元数据层查询和定位数据，对象存储支持高吞吐的数据访问。优化层负责 caching、Auxiliary data structures、data layout optimization、Governance 等。事务层实现支持事务隔离的元数据层，指明每个 Table 版本所包含的数据对象。存储层采用云上对象存储，低成本、高可靠性、无限扩展、高吞吐、免运维。
3. Lakehouse 核心能力
Lakehouse 的核心能力包括 ACID 事务隔离、流式数据处理、元数据扩展性和性能、支持多引擎读写、查询性能优化、高效数据更新与删除、Schema 验证及演化、解决小文件问题、多版本和时间旅行等。
4. Delta Lake 和 Apache Iceberg
Delta Lake 是一个开源的存储层格式，提供了可靠性、安全性和性能的数据湖 —— 适用于流式和批量操作。Apache Iceberg 是一个开源的表格格式，提供了一个通用的数据格式，支持多种数据类型和计算引擎。
5. Lakehouse 架构的优势
Lakehouse 架构的优势包括低成本、高可靠性、灵活扩展、支持丰富的数据类型、数据可靠性、一致性、实时性强、支持丰富的计算引擎和范式等。
6. Lakehouse 架构的挑战
Lakehouse 架构的挑战包括快速发展期、关键技术迭代快、成熟的产品和系统少、可借鉴案例不多等。
7. Lakehouse 架构在云上的实践
Lakehouse 架构在云上的实践包括阿里云在构建企业级云上 Lakehouse 的思考与实践。 Lakehouse 架构可以帮助企业建设一个统一的数据管理平台，提供了低成本、高可靠性、灵活扩展的数据存储和计算能力。
Lakehouse 架构是最新的一代数据架构，它结合了数据仓库和数据湖的优势，提供了一个统一的数据管理平台。 Lakehouse 架构的主要特性包括低成本、开放存储、支持多样数据分析和计算、存算分离架构、灵活扩展、支持丰富的数据类型、数据可靠性、一致性、实时性强等。
