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「湖仓一体#01」认识湖仓一体

0. 写在前面

面对新东西，我总是习惯闭着眼睛问如下几个问题：

1. 它是什么？
2. 它为什么存在？解决了什么问题？
3. 它要解决的问题为什么会存在？
4. 该问题除了它，还能由谁解决？
5. 它是如何解决问题的？
6. 除了解决最痛的问题，它还做了哪些事儿？
7. 它又引入了哪些问题，局限性在哪儿？
8. 相比其他解决方案，它的优势在哪儿？
9. 学习它的前置知识储备？
10. ……

1. Gemini tells me:

⚠️ 超浓 AI 味儿预警……

1. 它是什么？

湖仓一体 (Lakehouse) 是一种新型的数据存储架构。它就像是“数据湖”的低成本存储与“数据仓库”的高性能管理生下的“混血儿”。它直接在用于数据湖的廉价存储（如 S3、OSS）上，实现类似数据仓库的数据结构和数据管理功能。

2. 它为什么存在？解决了什么问题？

过去我们要么用数据湖（存海量原始数据，但乱、慢、没事务），要么用数据仓库（快、规范，但贵、存不下非结构化数据）。它解决的核心问题是：数据重复建设和“孤岛”问题。不用再为了分析数据，辛苦地把数据从湖里搬到仓里（ETL），省时省钱省心。

3. 它要解决的问题为什么会存在？

因为数据爆发和需求多样化。

• 数据量大：数仓存不起。
• 数据类型杂：数仓处理不了视频、图片、日志等原始数据。
• 实时性要求高：传统数仓的批量更新太慢。

4. 该问题除了它，还能由谁解决？

在它出现前，主流方案是“湖仓并存”。

• Lambda 架构：搞两套系统，实时的一套，离线的一套。
• 数据联邦 (Data Federation)：通过插件让查询引擎同时查湖和仓，但不解决数据存储层面的割裂。

5. 它是如何解决问题的？

它通过在存储层之上加了一个“元数据管理/事务层”（如 Delta Lake, Iceberg, Hudi）。这一层赋予了廉价存储以往不具备的能力，比如：ACID 事务（保证数据不出错）、版本控制（数据快照回滚）和索引优化等。

6. 除了解决最痛的问题，它还做了哪些事儿？

• 支持 AI 和机器学习：算法模型可以直接读取湖里的原始数据，不用等数仓清洗。
• 流批一体：一套代码、一套数据，既能处理实时流数据，也能跑离线批处理。
• 开放性：数据格式通常是 Parquet 或 Avro 等开放格式，不被特定软件锁死。

7. 它又引入了哪些问题，局限性在哪儿？

• 复杂度增加：管理 Iceberg 或 Hudi 这种格式需要额外的维护成本。
• 性能天花板：虽然快，但在极致的极短延迟查询上，目前仍稍逊于纯粹的高性能物理数仓。
• 技术门槛：对初学者和运维人员的要求更高。

8. 相比其他解决方案，它的优势在哪儿？

• 性价比极高：用对象存储的价格，换取接近数仓的体验。
• 架构极简：从“湖+仓”两套班子，变成“湖仓一体”一套架构，维护成本骤减。
• 面向未来：它天然适配云原生环境和大数据量的 AI 时代。

9. 学习它的前置知识储备？

• 存储层基础：对象存储 (Object Storage)

  湖仓一体是盖在“湖”上的，你得知道地基长啥样。

  • 核心概念：理解什么是 S3 (AWS)、OSS (阿里云) 或 HDFS。
  • 文件格式：重点了解 Parquet 和 Avro（列式存储 vs 行式存储）。湖仓一体的底层数据几乎都是这些格式。

• 核心架构：数据湖 vs 数据仓库

  如果你不知道“旧痛”，就无法理解“新药”的精妙。

  • 数据仓库：了解什么是 Schema-on-write（写入时建模）和 SQL 标准。
  • 数据湖：了解什么是 Schema-on-read（读取时建模）和存储与计算分离。

• 查询引擎与计算框架

  湖仓一体本身不计算，它需要引擎来“驱动”。

  • SQL 能力：必须熟练掌握 SQL，因为湖仓一体的核心目标之一就是让湖也能用 SQL 丝滑查询。
  • 主流引擎：至少了解 Spark、Flink 或 Trino (Presto) 其中的一种，知道它们是怎么读取数据的。

• 数据库底层原理（进阶关键）

  这是区分“调包侠”和“架构师”的分水岭。

  • ACID 事务：理解什么是原子性、一致性、隔离性、持久性。湖仓一体通过元数据管理实现这些。
  • 并发控制：简单了解 乐观锁 (Optimistic Concurrency Control)，这是主流湖仓格式（如 Iceberg）解决多人同时读写冲突的常用手段。

2. 未完待续……