数据湖仓一体：转变企业数据管理

近年来， 数据湖仓一体 已成为管理扩展数据系统的重要组成部分。作为传统数据仓库和现代数据湖之间的桥梁，它们汇集了两者的优势。这种集成使我们能够有效地处理大量数据，并解决数据科学领域面临的关键挑战。

通过将数据仓库的高性能特性与数据湖的可扩展性相结合，数据湖仓一体提供了一种独特的解决方案。它们解决了与数据存储、管理和可访问性相关的问题，使它们在我们的数字时代不可或缺。随着我们进一步探索这个概念，我们将揭示为什么数据湖仓一体优于我们曾经依赖的系统，以及它们在确保数据安全和治理方面发挥的关键作用。

关键要点

• 数据湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的功能。
• 它们解决了数据存储和管理方面的主要挑战。
• 有效的数据治理在数据湖仓一体中至关重要。

什么是数据湖仓一体？

湖仓一体如何运作？

从本质上讲，湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的功能。我们获得了数据湖的可扩展性和成本优势，同时受益于仓库的管理和性能。这种设计使我们能够在单个框架内对结构化和非结构化数据进行分析。通过移除孤立的数据存储，湖仓一体促进了更好的流程和集成。

追溯关系数据库的起源

要了解湖仓一体的重要性，需要回顾数据管理的演变。在 1980 年代，随着企业认识到洞察力的重要性，出现了对能够处理大量数据的系统的需求。这种转变导致了关系数据库的发展。他们通过引入 SQL 并使用 ACID 属性确保数据完整性，彻底改变了数据管理。

了解事务处理

事务处理的核心是管理实时数据更改。这涉及快速准确地插入、更新或删除数据。这种系统保证更改正确执行，或者在出现错误时不会发生更改。这种可靠性对于必须保持数据精度的关键业务应用程序至关重要。

从仓库到新视野

最初，数据仓库是为固定数据格式量身定制的。他们擅长详细分析，但随着各种数据源的出现而苦苦挣扎。事实证明，它们的刚性结构成本高昂且效率低下，无法实现敏捷 数据分析 需要。随着业务的扩展，他们的数据需求也随之增加，这促使了大规模数据存储解决方案的出现。

数据湖的到来

数据湖改变了管理大量数据收集的方式。这些解决方案允许组织存储大量原始数据，而无需立即组织，从而满足 Web 日志和 IoT 源等各种输入。一个关键优势是存储成本低，尽管保持 数据质量 和可靠性是出现的挑战。

什么是数据湖？

数据湖是一个巨大的存储库，原始数据可以存储在这里，直到需要为止。与需要预先组织的仓库不同，数据湖采用“读时模式”方法。这种灵活性对数据科学家和分析师有益，允许在没有固定结构的情况下进行检查和解释。

大型数据存储库的优势

• 可扩展性 ：他们管理大量数据，而无需对基础设施进行重大更改。
• 成本效益 ：数据湖中的存储更实惠，从而降低了运营费用。
• 多样化的数据支持 ：它们可以有效地容纳结构化、半结构化和非结构化数据，使其能够灵活地满足各种分析需求。

通过从传统系统发展而来，同时结合湖泊的多功能性，湖仓一体概念提供了一种现代方法来管理和分析数据，融合了两种基础方法的优点。

回顾：从数据湖到数据沼泽

构建一个好的数据湖仓一体肯定有其挑战。起初，企业都投入到数据湖中，认为数据湖将是解决所有存储问题的神奇解决方案。但是，如果没有适当的管理，这些湖泊可能会变成数据沼泽，在那里很难挖掘出任何有用的东西。

究竟什么是数据沼泽？

当企业首次采用数据湖时，他们希望有一个理想的解决方案来解决他们的存储问题。但是，如果没有适当的结构和监督，这些数据湖可能会变成混乱的数据集合或沼泽。在这种状态下，找到有用的信息就变成了一个挑战。以下是一些问题：

• 重复数据 ：数据副本可能会累积，导致混乱和更高的存储成本。
• 数据质量差 ：不准确的数据会导致错误的决策，从而影响整体业务绩效。
• 监管问题 ：数据管理不善可能意味着无法满足法律要求 数据保护 标准。

这些杂乱无章的存储库通常会出现数据孤岛和数据陈旧，导致孤立的数据集和过时的信息，这进一步阻碍了我们及时做出决策的能力。

数据湖仓一体的特征

为了解决这些问题，出现了数据湖仓一体概念，提供了一种更加平衡的数据管理方法。该系统允许我们存储大量原始数据，为分析师和数据科学家提供灵活性。与旧系统不同，它符合现代数据科学和机器学习需求，促进了高级分析。

数据湖仓一体结合了来自数据湖和仓库的元素。让我们探索一下它的功能：

• 可靠的交易 ：支持交易，确保数据准确可靠。
• 结构化数据 ：使用架构强制来保持数据的井然有序和可靠性。
• 分离存储和加工 ：存储和计算解耦，优化效率。
• 灵活的规格 ：兼容 Delta、Iceberg 和 Hudi 等开放表格格式。
• 多功能数据处理 ：处理结构化、半结构化和非结构化数据。
• 实时流式处理 ：完全支持流式处理，支持最新分析。

这些功能解决了传统系统的局限性，使我们能够更有效地处理数据。通过利用这些优势，我们可以在日益数据驱动的世界中很好地定位自己。

数据湖仓一体中的数据治理

Lakehouse 设置中的数据治理对于保持准确性、可访问性和安全性以及遵守法规至关重要。我们通过关注以下几个方面来确保我们的数据保持可靠：

• 数据目录 ：我们组织所有数据和元数据，以便轻松发现和检索。
• 责任感和质量 ：我们 数据管家 负责维护数据质量和一致性。
• 受控访问 ：通过实施基于角色的访问，我们确保只有获得授权的个人才能查看敏感信息。

这些做法有助于我们维护灵活且可互作的数据环境，确保隐私和一致性。

比较数据湖仓一体和数据仓库

与传统数据仓库相比，数据湖仓一体的架构具有独特的优势。虽然仓库是为结构化数据量身定制的，并且在分析方面表现出色，但湖仓一体允许结构化和非结构化数据共存，从而提供了灵活性。这种方法使组织能够有效地利用各种数据类型。

主要区别：

• 数据存储： 仓库要求在存储之前对数据进行结构化，而湖仓一体可以保留原始数据，并根据需要对其进行处理。
• 查询性能： 仓库擅长复杂的结构化数据查询，而湖仓一体使用 Apache Spark 等工具以更快的查询速度支持各种数据类型。
• 成本： 湖仓一体通常使用经济的存储，与仓库所需的高性能存储相比，降低了成本。
• 可扩展性： Lakehouse 可通过额外的存储节点轻松扩展，这与随着数据量增加而具有可扩展性限制的仓库不同。

数据湖仓一体中的 Schema 演变

Schema evolution 非常重要，因为它可以让企业在不弄乱当前工作流程的情况下调整他们的数据设置。老实说，在当今快速发展的数据世界中，这种灵活性是必须的。

采用新标准

以前，更改数据库架构（例如添加列或更改结构）很复杂，并且可能导致停机。使用 Lakehouses，架构更改非常简单，并内置于系统中。这使我们的团队能够快速适应新的数据要求，保持高效的运营。

使系统有效

• 版本控制： 我们跟踪数据集版本以适应变化，同时支持较旧的格式。
• 自动 Schema 识别： 使用检测 schema 更改的工具可确保我们的 数据处理 工作流程保持流畅。
• 数据审查： 通过实施验证规则，我们可以确保任何传入的数据都符合预期的格式，从而防止出现处理问题。

使用这些策略，我们可以使我们的数据系统更具响应性和稳健性，从而有效地处理不断变化的数据管理需求。

确保数据安全无虞：为何如此重要

云存储的作用

云对象存储在确保我们的数据保持安全和可访问性方面发挥着至关重要的作用。这种类型的存储使我们的数字资产（无论是结构化业务数据还是各种媒体文件）井井有条且安全。备份和版本控制等功能是必不可少的，因为它们让您高枕无忧。如果任何数据损坏或丢失，我们可以迅速恢复它，帮助我们避免潜在的中断。

灵活的开放数据格式

开放数据标准对于数据灵活性至关重要。通过使用 Parquet 或 ORC 等格式，我们确保我们的数据保持适应性。这样，我们就不会受制于单一工具或提供商，这意味着我们可以根据需要调整我们的系统。这种灵活性是确保我们的数据可以在不同平台和工具之间有效利用的关键。

可靠数据管理的商业优势

使用云对象存储和开放格式的结构化数据环境对任何企业都是有利的。它保证我们的业务数据既安全又可在需要时访问。无论我们管理结构化数据集还是各种媒体内容，我们都能获得运营所需的灵活性和可靠性。随着我们业务的发展或数据量的增长，拥有适应这些变化的设置至关重要。这种方法可确保我们能够跟上数据需求并保持平稳的业务运营。

数据湖仓一体的未来

数据架构不断发展并适应数据分析和数据科学日益增长的需求。随着越来越多的公司深入研究 AI 和机器学习，拥有可靠而灵活的数据设置将至关重要。

连接 AI 和机器学习

数据湖仓一体为以下任务提供了坚实的基础 机器学习 .通过在单一平台上合并结构化和非结构化数据，我们可以简化数据科学家的工作流程。这种设置有助于有效地开发和部署机器学习模型，增强我们的数据科学能力。

未来是什么？

随着技术的不断进步，数据湖仓一体将继续发展。我们预计会推出增强功能，例如自动化数据治理、改进的安全措施和性能提升工具。这些更新将加强数据湖仓一体在 现代数据战略 ，确保它们仍然是我们有效管理和分析数据工作不可或缺的一部分。

为什么 Ilum 是定义明确的数据湖仓一体的完美示例

Ilum 体现了数据湖仓一体应有的样子，它将数据湖的多功能性与数据仓库的全面控制相协调。让我们深入研究 Ilum 在这个领域脱颖而出的原因。

• 统一多集群管理
  我们的平台简化了多个 Spark 集群的管理，无论它们是基于云的还是本地的。此功能可确保跨不同环境无缝处理数据。
• Kubernetes 和 Hadoop 灵活性
  Ilum 同时支持 Kubernetes 和 Hadoop Yarn，让企业可以选择以最适合自己的方式管理其 Spark 集群。这种灵活性使公司能够从传统的 Hadoop 设置过渡到现代的云原生环境，以适应当今的技术驱动型环境。
• 交互式 Spark 会话和 REST API
  通过利用我们的 Spark 作业 REST API，Ilum 增强了交互性，允许实时数据作。这不仅提升了数据平台体验，还支持创建即时响应用户请求的动态应用程序，这是高级数据湖仓一体的基本功能。
• 开源和免费可访问性
  Ilum 的一个显着特点是它的 成本效益 ，因为它是免费的。利用 Apache Spark、Jupyter 和 Apache Ranger 等开源工具，Ilum 避免了供应商锁定，使其成为初创公司和企业探索数据湖仓一体架构的有吸引力的选择，而无需高昂的成本。

Ilum 的优势在于其可扩展性、灵活性、实时交互性和可负担性。它迎合了那些寻求架构完善、不会影响性能或治理的数据湖仓一体的用户。采用 Ilum 的高级功能使我们能够充分利用现代数据湖仓一体解决方案的潜力，真正融合数据湖和仓库的优势。

常见问题解答

数据湖仓一体的主要组件有哪些？

数据湖仓一体结合了数据湖和数据仓库的元素。关键组件包括处理大量结构化和非结构化数据的存储层、用于执行数据查询和转换的处理层，以及用于维护数据组织和治理的管理层。

Data Lakehouse 性能与传统数据仓库相比如何？

由于数据湖仓一体能够处理各种数据类型和执行复杂查询，因此通常具有增强的性能。它们将数据湖的灵活存储与数据仓库的高效查询性能集成在一起，为数据存储和计算提供了一种平衡的方法。

使用数据湖仓一体进行数据分析有哪些优势？

使用数据湖仓一体可以通过提供同时支持存储和分析的单一平台来简化数据分析。这种集成减少了数据移动和重复，从而实现了更快的洞察和更高效的数据管理。此外，数据湖仓一体提供可扩展性和灵活性，这对于处理大型数据集至关重要。

构建数据湖仓一体有哪些常见的工具和技术？

常用工具包括用于处理大型数据集的 Apache Spark 和用于提供可靠数据索引和版本控制的 Delta Lake。云存储服务和数据治理工具等技术是有效管理大规模数据湖仓一体不可或缺的一部分。

数据湖仓一体如何管理数据安全和治理？

通过实施强大的身份验证协议、加密技术和数据掩码来管理数据管理和安全性。这可确保只有授权用户才能访问敏感信息，从而保护湖仓一体环境中的数据完整性和隐私。

何时数据湖仓一体优于数据湖？

当需要同时支持不同数据类型的分析工作负载和传统作查询工作负载时，数据湖仓一体是首选。它非常适合需要统一系统以减少数据孤岛并简化数据管理流程的组织。