数据湖或Lakehouse：现代数据架构的区别
- Claude Paugh
- 5月18日
- 讀畢需時 6 分鐘
在当今数据驱动的世界中，企业面临着与数据量和复杂性相关的挑战。数据湖和湖屋这两大框架应运而生，旨在帮助企业有效地管理和利用数据。本文对这两个概念进行了清晰的比较，重点介绍了它们在现代数据架构中的独特功能及其实际应用。
什么是数据湖？
数据湖是一个集中式存储库，用于存储各种类型的数据——结构化、半结构化和非结构化数据。这种存储策略允许组织将数据保留为原始形式，直到需要进行分析为止。
数据湖支持来自多个来源的多种数据格式，包括数据库、API 和日志。此功能尤其宝贵，因为它使企业能够收集海量信息，而无需进行前期数据转换。最终目标是赋能数据科学家、分析师和业务用户探索原始数据并提取有意义的洞察。
例如，Netflix 使用数据湖存储海量用户交互数据，从而分析观看模式、偏好和趋势。这种方法为他们提供了洞察，有助于制定内容开发策略。
数据湖擅长管理海量数据，能够处理从物联网设备的实时输入到传统交易系统的历史数据等各种数据。此外，它们利用云存储解决方案提供可扩展性和成本效益，使组织能够相对轻松地扩展其存储需求。
数据湖在分析中的作用
数据湖对于高级分析和机器学习至关重要。它们提供各种分析任务所需的原始数据，从而能够发现趋势和洞察，而不受预结构化数据的限制。
与需要在分析之前处理和格式化数据的传统数据仓库不同，数据湖允许用户与原始状态的数据进行交互。这种灵活性简化了分析流程，并促进了创新，因为研究人员可以尝试不同的模型和方法。
像 Uber 这样的公司利用数据湖进行实时分析，处理大量数据流以优化其拼车服务并改善用户体验。
数据湖与 Apache Hadoop 和 Apache Spark 等大数据技术完美集成，有助于实现分布式数据处理。随着这些技术的普及，数据湖在组织结构中的应用也日益增多，从而实现了更广泛、更高效的分析能力。
什么是湖畔小屋？
Lakehouse代表了一种较新的架构模型，它融合了数据湖和数据仓库的优势。这种方法解决了组织在单独依赖其中一种模型时面临的常见挑战。
湖屋的核心在于，它保留了数据湖特有的原始数据存储功能，同时又增加了类似于数据仓库的管理层。这种组合意味着组织可以将非结构化数据和结构化数据集中存储在一个地方，从而确保有效的数据治理、模式执行和性能优化。
例如，零售公司可以利用湖屋来存储原始销售交易数据和完善的客户洞察，从而使他们能够进行实时分析，同时保持高数据质量。
湖屋模型为组织提供了数据湖的灵活性和可扩展性，同时还实现了类似于传统数据仓库的快速数据访问和复杂分析。
湖畔别墅的特色
虽然数据湖和湖屋都具有优势，但也存在几个明显的关键区别。
1.数据管理
数据湖通常缺乏正式的结构，这会使数据治理和数据质量保障变得复杂。相比之下，数据湖屋则包含一些增强数据管理的功能，包括模式执行。这种结构化的框架使用户能够更高效地查询数据，并提升数据质量，从而更轻松地获得切实可行的洞察。
2.性能优化
Lakehouse 优化了数据存储格式和索引策略，从而加快了数据检索和处理速度。例如，Parquet 或 ORC 等格式可以显著降低存储成本并提升性能。依赖 Lakehouse 的企业能够快速获取洞察，因此非常适合快节奏的商业智能应用。
3.统一数据体验
Lakehouse 提供统一的数据体验，将分析和报告功能整合在一个环境中。使用独立数据湖和数据仓库的组织经常会遇到数据不一致和碎片化的问题。在 Lakehouse 中，用户可以基于同一整合数据集进行探索性分析和报告，从而简化工作流程并改进数据管理。
数据湖和Lakehouse的用例
数据湖和数据湖屋在当代数据架构中发挥着不同的作用。了解这些应用可以帮助组织确定哪种框架最符合其需求。
数据湖
大数据分析：数据湖非常适合存储大量原始数据集，有助于分析随时间变化的趋势和模式。例如，金融服务公司使用数据湖分析客户交易数据，以预测未来的财务行为。
机器学习和人工智能：数据湖为机器学习项目提供了良好的基础，使分析师能够不受预处理限制地对海量数据集进行实验。像 Zillow 这样的公司利用数据湖来增强其用于房产估价的机器学习模型。
湖畔小屋
商业智能：Lakehouse 非常适合那些需要快速且结构化洞察的商业智能应用。例如，营销团队通常依赖 Lakehouse 来快速生成营销活动绩效报告。
数据协作：凭借其集成的数据体验，Lakehouse 能够促进数据团队之间的更好协作，确保跨部门数据使用的一致性。多部门项目通常受益于这种统一的方法。
在数据湖和Lakehouse之间进行选择
在决定是否实施数据湖或湖屋时，组织应该评估其数据策略、需求和长期目标。
数据多样性：如果企业主要处理非结构化数据和多种数据类型，那么数据湖可能是满足其需求的更好选择。
对结构的需求：相反，如果对结构化数据有明确的需求，并且可以轻松访问高质量的分析，那么 Lakehouse 通常是更有效的选择。
数据管理：Lakehouse 至少需要分配更多资源用于数据管理实践，以确保数据质量和元数据。组织应该对随之而来的流程和结构有所了解。有效的数据管理需要采用经过校准的方法。
未来增长：致力于打造面向未来数据架构的公司可能会发现，投资数据湖提供了一种灵活而结构化的方法，能够满足不断变化的分析需求。数据湖非常适合组织中数据消费和使用的战术方法。
挑战与考虑
每个框架都面临着组织必须应对的独特挑战。用例各不相同，不可避免地会出现一些混合或融合的方法。组织应该回顾在 RDBMS 实施中构建数据仓库、操作数据存储和数据集市的经验教训，以避免在两种情况下出现相同的盲点。
数据湖
数据质量与治理：由于数据湖中数据为非结构化数据，维持高质量数据和有效治理可能颇具挑战性。对于被纳入数据湖的数据源，几乎没有进行数据分析。
流程复杂：如果没有合适的高效查询工具，用户可能难以探索海量且未经筛选的数据集。格式的多样性可能会给创建统一的数据集带来挑战。对于某些数据集来说，这可能是“一次性完成”的情况。
湖畔小屋
实施成本：过渡到 Lakehouse 架构可能需要投资新技术和工具，这可能会让一些组织望而却步。实施时间比数据湖更长，但不如数据仓库长，因此项目成本尚不清楚。相对于数据仓库，您的成本应该在哪里？如果它是一个“精简”解决方案，它是否比数据湖更好？
技能要求：利用 Lakehouse 解决方案可能需要对数据团队进行额外培训，以便他们能够有效地驾驭 Lakehouse 和数据仓库组件。本质上，借鉴数据仓库的一些最佳实践，需要一些在构建数据湖时通常不具备的技能。确保一致性和质量的数据分析周期和建模实践在 Lakehouse 构建过程中并没有等效或并行的流程。
最后的想法
随着企业寻求优化数据以做出明智的决策和创新解决方案，认识数据湖和湖屋之间的差异变得越来越重要。
数据湖提供了管理大规模分析原始数据的灵活性，而湖屋则提供了一种增强性能和数据管理的结构化方法。
通过了解这些区别，组织可以对其数据架构做出明智的选择，从而提升分析能力并获得宝贵的业务洞察。正确的解决方案取决于具体的用例、目标以及组织现有的基础设施，因此对这两个选项进行全面评估至关重要。
利用和评估数据仓库、集市和操作型数据存储的 RDBMS 实现中的项目知识，不仅有助于获得最佳实践，还能避免这些实现中常见的陷阱。这不是等同的比较，而是范式之间的类比。
