Data Lakehouse：现代数据管理必须了解的一切
Posted: Tue Feb 11, 2025 5:01 am
想象一下，您的组织正淹没在数据、结构化客户记录、半结构化物联网信息流和非结构化社交媒体流中。每种数据类型都存储在单独的数据孤岛中，迫使团队花费数小时手动组合信息。
这会导致获取关键见解的延迟和运营效率低下，并让竞争对手能够更快地抓住机遇，从而占据上风。
不幸的是，这对于当今许多组织来说都是一个严酷的现实。数据仓库等传统解决方案无法处理非结构化数据，而数据湖则难以提供可供分析的信息。结果就是错失机会、成本膨胀以及决策缺乏灵活性。
根据 IDC 的数据，到 2025 年，全球数据量将达到 175 ZB。企业需要灵活、可扩展且经济高效的解决方案来管理数据复杂性。数据湖库正在应对这一挑战，为现代数据需求提供集中式架构。
谷歌、微软和 Databricks 等科技巨头正在投资开发 Lakehouse 解决方案，因为这些解决方案使公司能够简化数据访问并增强运营和高级分析能力。
什么是数据湖屋？
数据湖屋将传统数据仓库的结构化数据存储功能与 香港电话号码表 数据湖的灵活性和可扩展性相结合。它旨在通过单一、集中的本地或云数据架构处理各种结构化、半结构化和非结构化数据格式。
与依赖于写入模式（必须在存储之前组织数据）的传统数据仓库不同，Lakehouse 利用读取模式，允许在查询时提取原始数据并进行灵活构建。
这种适应性使得数据湖在大数据场景中具有价值，使组织能够实时分析复杂的数据集。
Data Lakehouse 在现代数据架构中的作用
数据湖正在彻底改变组织管理和访问数据的方式。
与传统的数据湖或仓库不同，数据湖或仓库通常通过分离结构化和非结构化数据来创建孤岛，而数据湖将各种类型的数据类型集中到一个有凝聚力的环境中。
这种融合简化了数据工作流程，使跨部门的用户能够利用共享数据存储库进行实时分析、商业智能和机器学习。
Lakehouse 结构在消除冗余数据存储和最大程度减少系统间数据移动方面发挥着关键作用。Lakehouse 使原始数据和处理后的数据能够在单一生态系统中共存，从而显著减少了数据准备和 ETL（提取、转换、加载）过程所需的时间和资源。
这种简化的现代数据架构促进了数据工程、分析和业务团队之间的协作，使他们能够获得洞察力，而不会受到数据湖或仓库所带来的传统障碍的影响。
Data Lakehouse 的核心组件
数据湖集成了多个核心组件，使其成为处理复杂组织数据需求的多功能解决方案。
每个组件在确保系统的效率、可扩展性和安全性方面发挥着独特的作用：
数据存储：此基础层支持存储有组织、半结构化和非结构化数据，使其适用于大数据环境。该层允许 Lakehouse 处理来自交易、物联网和社交媒体来源的原始数据。
数据管理和治理：此层保护数据质量、合规性和安全性，确保数据完整性和公司政策。细粒度的访问限制、数据编目和元数据管理有助于维护数据治理标准，以符合银行和医疗保健领域的监管要求。
查询引擎：Lakehouse 的查询引擎支持结构化和非结构化数据查询的类似 SQL 的查询、高级分析和机器学习操作。该引擎通过灵活的查询简化了实时分析和商业智能报告，从而改善了决策能力。
数据集成工具：使用实时和批量数据集成工具，数据在系统之间顺畅流动。这些工具提供来自多个来源的数据输入，并支持 ETL 和 ELT 流程，以准备数据以供分析或操作使用。
数据湖屋、数据仓库与数据湖：主要区别
了解数据湖、数据仓库和数据湖之间的区别对于组织确定最适合其数据需求的架构至关重要。
这会导致获取关键见解的延迟和运营效率低下，并让竞争对手能够更快地抓住机遇，从而占据上风。
不幸的是，这对于当今许多组织来说都是一个严酷的现实。数据仓库等传统解决方案无法处理非结构化数据，而数据湖则难以提供可供分析的信息。结果就是错失机会、成本膨胀以及决策缺乏灵活性。
根据 IDC 的数据，到 2025 年，全球数据量将达到 175 ZB。企业需要灵活、可扩展且经济高效的解决方案来管理数据复杂性。数据湖库正在应对这一挑战，为现代数据需求提供集中式架构。
谷歌、微软和 Databricks 等科技巨头正在投资开发 Lakehouse 解决方案，因为这些解决方案使公司能够简化数据访问并增强运营和高级分析能力。
什么是数据湖屋？
数据湖屋将传统数据仓库的结构化数据存储功能与 香港电话号码表 数据湖的灵活性和可扩展性相结合。它旨在通过单一、集中的本地或云数据架构处理各种结构化、半结构化和非结构化数据格式。
与依赖于写入模式（必须在存储之前组织数据）的传统数据仓库不同，Lakehouse 利用读取模式，允许在查询时提取原始数据并进行灵活构建。
这种适应性使得数据湖在大数据场景中具有价值，使组织能够实时分析复杂的数据集。
Data Lakehouse 在现代数据架构中的作用
数据湖正在彻底改变组织管理和访问数据的方式。
与传统的数据湖或仓库不同，数据湖或仓库通常通过分离结构化和非结构化数据来创建孤岛，而数据湖将各种类型的数据类型集中到一个有凝聚力的环境中。
这种融合简化了数据工作流程，使跨部门的用户能够利用共享数据存储库进行实时分析、商业智能和机器学习。
Lakehouse 结构在消除冗余数据存储和最大程度减少系统间数据移动方面发挥着关键作用。Lakehouse 使原始数据和处理后的数据能够在单一生态系统中共存，从而显著减少了数据准备和 ETL（提取、转换、加载）过程所需的时间和资源。
这种简化的现代数据架构促进了数据工程、分析和业务团队之间的协作，使他们能够获得洞察力，而不会受到数据湖或仓库所带来的传统障碍的影响。
Data Lakehouse 的核心组件
数据湖集成了多个核心组件，使其成为处理复杂组织数据需求的多功能解决方案。
每个组件在确保系统的效率、可扩展性和安全性方面发挥着独特的作用：
数据存储：此基础层支持存储有组织、半结构化和非结构化数据，使其适用于大数据环境。该层允许 Lakehouse 处理来自交易、物联网和社交媒体来源的原始数据。
数据管理和治理：此层保护数据质量、合规性和安全性，确保数据完整性和公司政策。细粒度的访问限制、数据编目和元数据管理有助于维护数据治理标准，以符合银行和医疗保健领域的监管要求。
查询引擎：Lakehouse 的查询引擎支持结构化和非结构化数据查询的类似 SQL 的查询、高级分析和机器学习操作。该引擎通过灵活的查询简化了实时分析和商业智能报告，从而改善了决策能力。
数据集成工具：使用实时和批量数据集成工具，数据在系统之间顺畅流动。这些工具提供来自多个来源的数据输入，并支持 ETL 和 ELT 流程，以准备数据以供分析或操作使用。
数据湖屋、数据仓库与数据湖：主要区别
了解数据湖、数据仓库和数据湖之间的区别对于组织确定最适合其数据需求的架构至关重要。