在 Lakehouse 架构中安卓通用版

湖仓架构（Lakehouse）当今在业界已得到越来越多的使用。Lakehouse 是由 Data Warehouse（数仓）和 Data Lake（数据湖）这两种数据架构的交融，同期兼具二者的上风而变成我方独到的优点。基于 Lakehouse，咱们不仅不错对结构化的数据，也不错对非结构化数据或半结构化数据进行长入存储。同期，基于 Lakehouse 盛开的数据架构上风，使 Lakehouse 的数据湖存储可和业界主流的大数据谋略范式（如流谋略、批谋略、OLAP 分析）进行较好的集成和交融，同期也能兼容常见的机器学习和 AI 的谋略模子。

因此，基于Lakehouse 不错杀青大数据和 AI 一体化的分析智商，同期 Lakehouse 也为用户提供极致的性价比和用户体验，越来越多的开拓者和企业用户运转尝试基于 Lakehouse 架构进行数据分析。跟着 Lakehouse 新的数据分析架构的逐渐落地，和在九行八业的提高之后，开拓者和用户对 Lakehouse 也淡薄了越来越多的要乞降更高的诉求。其中一项相配伏击的一个诉求等于如安在 Lakehouse 湖仓的架构上进行实时化大数据分析。如若在数据架构上就行实时数据分析，至少要具备两个要求/基本成分。第一，需要有一套简略进行实时数据分析的谋略引擎。第二，要具备一套简略复古数据实时更新、实时流动的数据结构/数据步调。

赫然，在 Lakehouse 架构中，在实时谋略鸿沟是具备了要求的。因为咱们业界较流行的流谋略 Flink，还有常见 Presto 等实时 OLAP 分析引擎皆可对数据进行实时管制和分析。但反不雅在 Lakehouse 数据湖鸿沟的存储时刻上头是相比穷乏实时更新的智商。当今业界相比主流的三款数据湖步调是 Iceberg 、Hudi、Delta Lake 等，皆是面向批量管制设想的数据湖步调，其数据结构自然关于实时更新智商来说是不及的，是有一些瓶颈的。

开首：阿里云（王峰）

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