lakehouse 架构
时间: 2023-10-05 13:06:47 浏览: 119
Lakehouse 架构是一种将数据湖和数据仓库结合起来的新型数据架构。它支持将各种数据源中的数据以原始格式存储在数据湖中,并使用基于 SQL 的数据仓库工具和技术进行查询、分析和处理。Lakehouse 架构的优势在于它具备数据湖的灵活性和数据仓库的可管理性和查询效率。它使得数据工程师和数据分析师可以更加高效地利用数据湖中的数据,同时避免了数据仓库中常见的数据复制和数据格式转换的问题。
相关问题
连接lakehouse
连接lakehouse是指连接到一个数据湖(data lake)和数据仓库(data warehouse)的混合体,它们被组织成一个统一的数据架构。连接lakehouse的方法有很多种,具体取决于你使用的技术和工具。
一种常见的方法是使用Apache Spark,使用Spark可以访问和处理各种数据源,包括数据湖和数据仓库,同时还支持实时数据处理和批处理。另外,使用Delta Lake技术可以在数据湖中实现ACID事务和版本控制,使数据湖更加稳定和可靠。
另外,还可以使用其他工具和技术,如AWS Glue、Azure Data Factory、Presto、Pulsar等,它们都提供了连接和处理lakehouse的功能。具体选择哪种方法取决于你的具体需求和环境。
Streaming Lakehouse
Streaming Lakehouse是一种结合了数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)优点的数据架构模式,旨在处理大规模、实时的数据流,并支持复杂分析查询。
### 数据湖 vs 数据仓库
- **数据湖**:存储大量的原始数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。它通常用于存档所有企业的数据,成本较低,适合大数据量的存储。
- **数据仓库**:主要用于存储经过清洗和转换后的结构化数据,优化用于快速查询和报告生成,性能较高,但灵活性较差。
### Streaming Lakehouse 的特点
1. **统一的数据管理和治理**:Lakehouse 架构将数据湖的成本效益与事务一致性结合起来,同时提供高效的元数据管理功能,确保跨多个系统的一致性和安全性。
2. **支持批量及流式处理**:通过集成批处理引擎(如Apache Spark)和支持持续摄入的新框架(如Delta Lake),可以对静态历史数据以及流入系统的实时事件进行高效地处理。
3. **ACID 交易特性**:保证操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,在高并发场景下仍能保持数据完整性。
4. **SQL 查询能力增强**:允许用户直接运行标准 SQL 查看最新的更新结果集;对于BI工具友好,易于构建可视化仪表板等应用。
5. **机器学习模型训练更便捷**:能够轻松访问最新版本特征值并将其应用于预测建模过程之中,加速从洞察到行动的速度。
总之,Streaming Lakehouse 提供了一种现代解决方案来应对日益增长的企业级数据分析需求,特别是在需要融合不同类型数据源的情况下尤为有用。
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