不懂湖倉一體，別説你懂大數據詳情 - 數據庫,大數據,數據倉庫,數據可視化數據集成與治理動態日志

√不懂湖倉一體，別説你懂大數據

接觸數據的都聽過“湖倉一體”，有人就開始疑惑了：數據湖和數據倉庫不是夠用嗎？為什麼還要多餘再搞一個架構出來？

實際上，你接觸到的數據有：像客户信息、生產日誌和客服錄音等。它們的類型是不統一的，什麼結構化、半結構化甚至非結構化，很多時候它們常因為這個原因導致不能存放在一塊，也不能通用。

怎麼辦？

所以這時候就得靠搭建一個湖倉一體，把這些數據都存好，管好，目的就是為了輕易使用這些數據。現在我就來給大家講講這個湖倉一體到底是怎麼回事。

一、數據倉庫與數據湖的困境

要理解“湖倉一體”，我們必須先看看它所希望解決的核心問題。在此之前企業的數據架構主要圍繞着兩個核心概念構建：數據倉庫和數據湖。這兩者各有其鮮明的優點和同樣突出的缺點。

數據倉庫：是一個高度結構化、管理嚴格的環境。它專門用於存儲和處理清洗好的、規範的結構化數據。比如財務報表和業務交易記錄。

優勢：性能卓越、穩定可靠，非常適合於生成固定模式的商業智能報表和進行標準的數據分析。
缺點：首先它對於原始、雜亂的非結構化數據（如日誌、圖片、視頻）接納度很低；其次，數據入庫和結構變更的流程很繁瑣，對快速變化業務需求的靈活性低。

想要建立數據倉庫，必須先把數據收集並清洗好，我們可以利用數據集成工具，比如我工作時經常用的FineDataLink，它能接入多種數據源，還能制定清洗規則，把這些數據進行清洗過濾，最終得到你想要的數據，以此來建立數據倉庫。

數據湖：是一個存儲成本低廉、格式包容性極強的數據存儲庫。

優勢：它允許企業將任何格式（結構化的、半結構化的還是非結構化）的原始數據全部存入其中。
缺點：數據質量無法保證，數據資產難以發現、理解和信任；在處理複雜且高性能的交互式分析處理方面就派不上用場了。

説到這裏，你是不是看出來了？我們想要數據湖的靈活性與海量存儲能力，又離不開數據倉庫的嚴謹性與高性能。

在過去，企業往往被迫同時維護數據湖和數據倉庫兩套系統，試圖兼顧二者之長。但這催生了新的難題：數據需要在兩套系統間頻繁移動和複製，這不僅帶來高昂的成本和複雜的運維，更極易導致數據不一致。

同一個業務指標，在兩個系統中可能計算出不同的結果，這會讓業務決策者陷入困惑。

那麼，有沒有一種辦法，能夠將兩者的優勢結合起來，同時規避它們的劣勢呢？當然有，這正是“湖倉一體”架構誕生的初衷。

二、什麼是湖倉一體？

簡單來説，湖倉一體不是指一個特定的軟件產品，而是一種融合性的數據架構設計理念。它的目標不是在數據湖和數據倉庫之間建立橋樑，而是構建一個統一的數據管理平台，從根本上消除二者的隔閡。

這個平台通常構建在低成本的對象存儲，如S3、OSS、HDFS等之上，繼承了數據湖存儲所有類型數據的能力。關鍵在於，它在此基礎上，引入了數據倉庫的關鍵管理特性：包括ACID事務、強化的Schema管理以及強大的數據治理功能。

用過來人的經驗告訴你，湖倉一體的核心價值可以概括為：在數據湖的低成本、開放存儲之上，實現了數據倉庫級別的數據管理和查詢性能。

它帶來的幾個根本性變化是：

1.數據統一，無需搬運：同一份原始數據存儲在統一的位置，既可以支持數據科學團隊的機器學習模型訓練，也可以直接服務於業務團隊的實時BI報表分析。我一直強調，這解決了數據孤島和數據不一致這兩個最棘手的問題。
2.保障數據可靠性：支持ACID事務意味着，即使多個作業同時讀寫數據，平台也能像傳統數據庫一樣保證數據的完整性和準確性，這為關鍵業務負載提供了堅實的基石。
3.開放的計算生態：數據以開放格式（如Parquet、ORC）存儲，這意味着你可以使用多種計算引擎（如Spark、Flink、Presto）直接對數據進行處理和分析，避免了被單一廠商技術鎖定的風險。
4.支持實時數據流：該架構天然更容易與流處理技術結合，支持數據的實時流入與實時分析，推動數據分析從“T+1”的離線模式邁向“準實時”甚至“實時”時代。

三、湖倉一體有什麼用？

理論或許有些抽象，我們來具體看看它如何在現實中發揮作用。

1.對數據工程師而言：工作重心將從構建和維護複雜、脆弱的數據管道，轉向更高價值的數據建模與治理。這樣他們就無需再為數據在不同系統間的同步問題耗費精力，開發效率和數據交付質量得到顯著提升。
2.對數據分析師和業務人員而言：他們獲得的是一個更可信、更及時、更全面的數據視圖，因為底層是唯一可信的數據源，報表的指標口徑得以統一。他們可以使用熟悉的SQL工具，直接探索和分析更豐富的數據組合，從而獲得更深刻的業務洞察。
3.對數據科學家而言：他們能夠直接、快速地訪問海量的原始數據，無需等待數據工程師進行漫長的數據預處理，這極大地加速了AI/ML模型的實驗、訓練和迭代過程。
4.對企業決策者而言：這意味着更低的總體擁有成本和更高的數據驅動決策能力。一方面，減少了多套系統帶來的軟硬件和運維成本；另一方面，一個統一、敏捷、可靠的數據底座，能夠加速企業的業務創新和市場響應速度。

聽到這裏，你是否意識到，這正是我們一直期望的數據架構應該有的樣子？它能直面過去的痛點，並提供了一個清晰的解決路徑。

四、未來發展趨勢

技術在進步，湖倉一體本身也在不斷髮展。用我過來人的經驗告訴你，它將呈現以下幾個主要趨勢：

智能化與自動化運維： AI和機器學習將深度集成到平台中，實現數據管理的“自動駕駛”。比如，自動優化數據佈局、智能推薦存儲策略、主動發現並修復數據質量問題，從而大幅降低運維複雜度。
數據治理成為核心基石：隨着數據規模和重要性的提升，以及合規性要求的日益嚴格，內嵌的、精細化的數據安全、隱私保護、血緣追蹤和生命週期管理能力，將成為湖倉一體平台不可或缺的核心競爭力。
流批融合的進一步深化：“流批一體”將從一種可選能力變為默認配置。未來的平台將更無縫地統一流處理和批處理的計算模型，讓用户用同一套邏輯開發既能處理實時數據流也能處理歷史數據的應用，真正實現數據價值的即時化。
雲原生與Serverless的全面普及：湖倉一體的未來必然建立在雲原生架構之上。存算分離、彈性擴縮容和按需付費的Serverless模式，將成為主流。這使得企業可以專注於業務邏輯，而無需管理底層基礎設施。
面向垂直行業的解決方案：通用的平台能力將向上封裝，形成針對特定行業的解決方案和最佳實踐模板，幫助企業更快地將數據能力轉化為業務成果。