数据湖竟然能和数据仓库打通？如何评价阿里云推出的湖仓一体解决方案？
长期以来，数据湖和数据仓库在数据处理领域扮演着不同的角色，也面临着各自的局限性。数据湖以其灵活性、低成本和支持多样化数据格式的特点，成为存储海量原始数据的理想场所；而数据仓库则以其结构化、高质量和擅长结构化数据分析的优势，成为企业级报表和BI分析的核心。然而，这种“泾渭分明”的模式也导致了数据孤岛、数据冗余、以及数据从湖到仓的复杂ETL过程，增加了数据处理的成本和周期。
正是在这样的背景下，阿里云推出的“湖仓一体”解决方案，顾名思义，旨在打破数据湖和数据仓库之间的壁垒，实现两者的深度融合，为企业提供一个统一、高效、智能的数据平台。它并非简单地将两者“打通”，而是通过一系列技术创新和产品设计，将数据湖的能力延伸到数据仓库的场景，或者将数据仓库的特性注入到数据湖的生态中，实现优势互补。
下面我们从多个维度来评价阿里云推出的湖仓一体解决方案：
一、 技术核心与实现路径：如何做到“联姻”？
阿里云的湖仓一体解决方案并非单一技术，而是一个集成的产品体系和架构设计，其核心在于以下几个关键技术和理念：
1. 统一的数据存储与管理层：
OSS (对象存储服务) 作为数据湖底座： 阿里云的湖仓一体方案通常以其稳定、高可用、低成本的OSS作为数据湖的存储基础。OSS能够存储各种格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，为海量数据的汇聚提供了强大的支撑。
统一元数据管理： 这是湖仓一体的关键。阿里云通过MaxCompute (大数据计算服务) 的元数据能力，能够统一管理OSS上数据的Schema、分区信息、数据类型等。这使得数据湖中的数据能够被更好地理解和访问，如同数据仓库中的表一样。
数据格式的优化与兼容： 支持Parquet、ORC等列式存储格式，并能在数据湖和数据仓库之间实现高效转换和读写。这保证了数据湖中数据的查询性能，并为后续在数据仓库层进行分析奠定基础。
2. 统一的数据计算与分析引擎：
MaxCompute 作为核心计算引擎： MaxCompute作为阿里云的大数据计算平台，能够直接访问和处理OSS上的数据。它提供了SQL接口，使得开发者可以通过熟悉的SQL语言对数据湖中的数据进行查询和分析，无需进行复杂的数据迁移。
数据仓库能力的增强： MaxCompute本身也具备了许多传统数据仓库的功能，例如ACID事务、数据治理、权限管理等。通过将数据湖的数据直接加载到MaxCompute中，或直接在MaxCompute中对湖上的数据进行处理，就可以实现数据仓库的分析能力。
与Spark、Flink等计算引擎的融合： 阿里云还支持与其他主流计算引擎（如EMapReduce上的Spark、实时计算上的Flink）的集成，使得用户可以根据不同的场景选择最合适的计算工具，并能够无缝地访问湖仓一体的数据。
3. 数据治理与安全保障：
统一的数据目录与血缘追踪： 能够建立统一的数据目录，方便用户查找和理解数据，并提供数据血缘追踪，帮助理解数据的来源和转化过程，这对数据治理至关重要。
精细化的权限管理： 提供细粒度的权限控制，确保不同用户只能访问其被授权的数据，保障数据安全和合规性。
数据质量与监控： 支持数据质量规则的定义和执行，以及对数据处理过程的监控，保证数据的准确性和可靠性。
4. BI与可视化工具的集成：
阿里云Quick BI等工具的无缝连接： 湖仓一体解决方案能够直接被BI工具（如Quick BI）访问，方便用户进行报表制作、仪表盘展示和交互式分析，将数据洞察快速传递给业务部门。
二、 评价阿里云湖仓一体解决方案的优劣势
优势：
1. 打破数据孤岛，提升数据价值： 这是最核心的优势。通过将数据湖和数据仓库的功能整合，企业可以避免数据在不同系统间的迁移、复制和同步，减少了数据处理的环节，降低了数据延迟和冗余。用户可以更方便地将零散在数据湖中的原始数据与结构化数据进行关联分析，发现更深层次的业务洞察。
2. 降低TCO (总拥有成本)：
存储成本低： 利用OSS作为数据湖的存储底座，相比于传统数据仓库的高成本存储，大大降低了数据存储成本。
开发与运维成本降低： 统一的平台和工具减少了开发和运维人员的学习成本和维护工作量。单一的平台也意味着更少的集成和故障排查点。
3. 提升效率与敏捷性：
数据准备周期缩短： 无需复杂的ETL过程，数据从湖到分析的路径大大缩短，使得数据分析更加敏捷，能够更快地响应业务需求。
赋能更多用户： 通过SQL接口和BI工具的集成，使得更多业务分析师能够直接访问和分析数据，降低了对专业数据工程师的依赖。
4. 支持多样化数据场景： 能够同时处理结构化、半结构化和非结构化数据，满足企业日益增长的多样化数据分析需求。例如，可以在湖仓一体的平台上，将用户行为日志（数据湖）与销售数据（数据仓库）结合，进行精准的用户画像和营销分析。
5. 强大的弹性与扩展性： 基于阿里云强大的云计算基础设施，湖仓一体解决方案能够根据业务需求灵活扩展计算和存储资源，应对海量数据的增长。
6. 生态整合与持续创新： 阿里云作为云服务提供商，不断整合其大数据生态中的其他服务（如人工智能、机器学习平台等），为湖仓一体解决方案注入更多智能化能力，满足企业不断升级的数据应用需求。
劣势与挑战：
1. 技术门槛与学习曲线： 虽然目标是简化，但对于一些用户而言，理解湖仓一体的架构和相关技术（如MaxCompute、OSS等）仍然存在一定的学习门槛。尤其是在数据治理、性能调优等方面，需要一定的专业知识。
2. 数据治理的挑战依然存在： 尽管湖仓一体提供了统一的管理，但如何真正实现高质量的数据治理，保证数据的准确性、一致性和时效性，仍然是企业在落地过程中需要重点关注的环节。数据质量问题可能在数据湖阶段就已存在，并在湖仓一体的整合过程中被放大。
3. 性能优化需要精细化调优： 虽然列式存储和计算引擎的优化提升了查询性能，但面对复杂的大规模分析场景，仍然需要根据具体数据和查询模式进行精细化的性能调优，例如分区策略、索引优化等。
4. 并非所有场景都适用： 对于一些非常轻量级、即席查询为主且数据量不大的场景，可能使用传统的数据仓库或更简单的方案更为高效。湖仓一体更适合于需要处理海量多样化数据、追求深度分析和跨域关联的复杂场景。
5. 厂商锁定风险： 作为阿里云推出的解决方案，虽然提供了标准化的接口和技术，但深度集成于阿里云的生态，在一定程度上存在厂商锁定的风险。当企业需要跨云或与特定第三方工具集成时，可能会面临一些挑战。
三、 典型应用场景
阿里云的湖仓一体解决方案可以应用于多种场景：
客户360画像： 将用户的浏览记录、购买行为、客服交互记录（来自数据湖）与CRM系统中的客户信息（来自数据仓库）整合，构建全面的客户画像，进行精准营销和个性化服务。
实时风控： 实时分析交易日志、用户行为数据，并与历史风险数据（来自数据仓库）进行比对，及时发现并拦截潜在的欺诈行为。
供应链优化： 整合来自传感器、IoT设备（来自数据湖）的生产数据、物流数据，与销售预测、库存数据（来自数据仓库）相结合，优化生产计划和库存管理。
智能制造： 对设备运行状态、生产工艺参数（来自数据湖）进行实时监测和分析，与生产计划、质量检测数据（来自数据仓库）关联，提升生产效率和产品质量。
运营分析与BI报表： 将业务系统导出的结构化数据与日志文件、用户反馈等非结构化数据进行融合分析，为业务决策提供更全面的支持。
四、 总结
阿里云推出的湖仓一体解决方案，是对传统数据处理模式的一次重要革新。它通过技术上的深度融合，有效地解决了数据湖和数据仓库各自为政带来的痛点，实现了“1+1 > 2”的效果。该方案在打破数据孤岛、降低TCO、提升数据分析效率和敏捷性方面具有显著优势，能够满足企业日益增长的复杂数据应用需求。
然而，任何技术解决方案都不是万能的，用户在采纳时也需要充分考虑自身的技术实力、业务场景以及数据治理的投入。湖仓一体的成功落地，不仅依赖于技术平台，更需要企业在数据治理、人才培养、组织协同等方面做好充分的准备。
总而言之，阿里云的湖仓一体解决方案代表了大数据领域的一个重要发展方向，为企业构建现代化数据平台提供了一个强大且有吸引力的选择。它将数据湖的灵活性和数据仓库的分析能力有机地结合起来，为企业挖掘数据价值开辟了更广阔的空间。
网友意见
谢邀~正如题主所说，湖仓一体、数据仓库、数据湖等名词伴随着互联网技术的发展已经开始在大家面前刷屏了，但是实际上，很少人能够真的弄明白这些词的意思，以及它们之间的关联。今天小编就带大家聊透数据库、数据仓库、数据湖以及风头正劲的“Lake house”——湖仓一体化。
数据仓库是个啥？和数据库有什么不同？
数据库的基本概念，大家应该都不陌生。如今但凡是个业务系统，都或多或少需要用到数据库。
即便我们不直接跟数据库打交道，它们也在背后默默滴为我们服务，比如刷个卡、取个钱，后台都是数据库们在扛着。
数据库主要用于「事务处理」，存取款这种算是最典型的，特别强调每秒能干多少事儿：QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）、IOPS（每秒读写数）等等。
但要是说起数据仓库，吃瓜群众还真很少接触到。
通常是业务发展到一定规模后，业务分析师、CIO、决策者们，希望从大量的应用系统、业务数据中，进行关联分析，最终整点“干货”出来。
比如为啥利润会下滑？为啥库存周转变慢了？向数据要答案，整点报告、图表出来给老板汇报，辅助经营决策。
可是，数据库“脑容量不足”，擅长事务性工作，不擅长分析型的工作，于是就产生了数据仓库。
虽然现在HTAP的概念很盛行，也就是混合事务/分析处理，用一套数据库架构来同时支持事务(OLTP)和分析(OLAP)两种需求，但真正大规模的分析和洞察，还是离不开数据仓库。
数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并提供给BI等分析工具来输出干货。
因为分析型业务需要大量的“读”操作，所以数据仓库通过“Denormalized”化的方式优化表结构，减少表间联接，牺牲空间来换取读性能。（一张表里的冗余数据增加了，但查询起来却更快了），并使用列式存储优化，来进一步提高查询速度、降低开销。
再结合面向分析场景的Schema设计，数据仓库就可以高效率、全方位、多维度的扛起“联机分析”重任了。
关于数据库和数据仓库的区别，我们再总结一下↓
来源：根据亚马逊云科技官网相关素材整理
数据湖又是个啥？
数据库负责干事务处理相关的事，数据仓库负责干业务分析相关的事，还有新兴的HTAP数据库既干事务又干分析，都已经这么内卷了，还要数据湖来干个毛线？
说白了，还是企业在持续发展，企业的数据也不断堆积，虽然“含金量”最高的数据都存在数据库和数仓里，支撑着企业的运转。
但是，企业希望把生产经营中的所有相关数据，历史的、实时的，在线的、离线的，内部的、外部的，结构化的、非结构化的，都能完整保存下来，方便“沙中淘金”。
数据库和数据仓库都干不了这活儿，怎么办呢？
挖个大坑，修个湖，把各种数据一滚脑灌进去囤起来，而且要持续灌，持续囤。这就是数据湖啦！
数据湖的本质，是由“➊数据存储架构+➋数据处理工具”组成的解决方案，而不是某个单一独立产品。
➊数据存储架构，要有足够的扩展性和可靠性，要满足企业能把所有原始数据都“囤”起来，存得下、存得久。
一般来讲，各大云厂商都喜欢用对象存储来做数据湖的存储底座，比如 Amazon Web Services（亚马逊云科技），修建“湖底”用的“砖头”，就是S3云对象存储。
➋数据处理工具，则分为两大类↓
第一类工具，解决的问题是如何把数据“搬到”湖里，包括定义数据源、制定数据访问策略和安全策略，并移动数据、编制数据目录等等。
如果没有这些数据管理/治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，“泥石俱下”，各种数据倾泻堆积到湖里，最终好好的数据湖，慢慢就变成了数据沼泽。
因此，在一个数据湖方案里，数据移动和管理的工具非常重要。
比如，Amazon Web Services提供“Lake Formation”这个工具，帮助客户自动化地把各种数据源中的数据移动到湖里，同时还可以调用Amazon Glue来对数据进行ETL，编制数据目录，进一步提高湖里数据的质量。
第二类工具，就是要从湖里的海量数据中“淘金”。
数据并不是存进数据湖里就万事大吉，要对数据进行分析、挖掘、利用，比如要对湖里的数据进行查询，同时要把数据提供给机器学习、数据科学类的业务，便于“点石成金”。
我们继续拿Amazon Web Services来举例子，基于Amazon Athena这个服务，就可以使用标准的SQL来对S3（数据湖）中的数据进行交互式查询。
再比如使用Amazon SageMaker机器学习服务，导入数据湖中的数据进行模型训练，这些都是常规操作。
小结一下，数据湖不只是个“囤积”数据的“大水坑”，除了用存储技术构建的湖底座以外，还包含一系列的数据入湖、数据出湖、数据管理、数据应用工具集，共同组成了数据湖解决方案。
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数据湖和数据仓库区别在哪儿？
这个问题其实不难回答，我们先看下面这张对比表。
来源：根据亚马逊云科技官网相关素材整理
从数据含金量来比，数据仓库里的数据价值密度更高一些，数据的抽取和Schema的设计，都有非常强的针对性，便于业务分析师迅速获取洞察结果，用与决策支持。
而数据湖更有一种“兜底”的感觉，甭管当下有用没有/或者暂时没想好怎么用，先保存着、沉淀着，将来想用的时候，尽管翻牌子就是了，反正都原汁原味的留存了下来。
而从产品形态看，数据仓库可以是独立的标准化产品，拿云上数仓来举例，Amazon Redshift，就是一款“数仓产品”。
数据湖则是一种架构，通常是围绕对象存储为“湖底座”的大数据管理方案组合。比如，Amazon Web Services并没有哪个产品叫“数据湖”，而是以S3为基础，结合一系列数据管理工具，帮助客户构建云上“数据湖”↓
引用自文章：数据湖这个大坑，是怎么挖的？
回想以前科普Amazon Web Services数据湖的插画，可以看到，以“湖”为基础，“A厂”准备了各式各样的工具和服务，它们紧密集成在一起。这里应该狠狠mark一下，读到后面你会发现，“A厂”设计数据湖架构的初衷，就是奔着“湖仓架构”去的。
为什么要把“湖”和“仓”糅到一起？
曾经，数据仓库擅长的BI、数据洞察离业务更近、价值更大，而数据湖里的数据，更多的是为了远景画饼。
随着大数据和AI的上纲上线，原先的“画的饼”也变得炙手可热起来，为业务赋能，价值被重新定义。
而因为数仓和数据库的出发点不同、架构不同，企业在实际使用过程中，“性价比”差异很大。
数据湖起步成本很低，但随着数据体量增大，TCO成本会加速飙升，数仓则恰恰相反，前期建设开支很大。
总之，一个后期成本高，一个前期成本高，对于既想修湖、又想建仓的用户来说，仿佛玩了一个金钱游戏于是，人们就想，既然都是拿数据为业务服务，数据湖和数仓作为两大“数据集散地”，能不能彼此整合一下，让数据流动起来，少点重复建设呢？
比如，让“数仓”在进行数据分析的时候，可以直接访问数据湖里的数据（Amazon Redshift Spectrum是这么干的）。再比如，让数据湖在架构设计上，就“原生”支持数仓能力（DeltaLake是这么干）。
正是这些想法和需求，推动了数仓和数据湖的打通和融合，也就是当下炙手可热的概念：Lake House。
到底什么才是真正的Lake House？
Lake House，坊间通常称之为“湖仓一体”，而Amazon Web Services则叫做“智能湖仓”。
Lake House架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。
湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。
为了实现这个目标，Amazon Web Services推出了Redshift Spectrum，打通了数仓对数据湖的直接访问，能够高效查询S3数据湖当中的EB级数据。
“Spectrum”是智能湖仓的核心组件，被称为“Lake House引擎”，它可以在湖与仓之间架起数据流动的管道↓
➊可以将数据湖中最近几个月的“热数据”摄取到数仓中；
➋反过来，也可以轻松将大量冷门历史数据从数仓转移至成本更低廉的数据湖内，同时这些移到湖里的数据，仍然可以被Redshift数仓查询使用;
➌处理数仓内的热数据与数据湖中的历史数据，生成丰富的数据集，全程无需执行任何数据移动操作；
➍生成的新数据集可以插入到数仓中的表内，或者直接插入由数据湖托管的外部表中。
做到这一步，基本上算是 get 到了Lake House的精髓，“湖仓一体”初见端倪。
但是，在实际业务场景下，数据的移动和访问，不仅限于数仓和数据湖之间，搜索引擎服务、机器学习服务、大数据分析服务……，都涉及到数据在本地（本系统）和数据湖之间的移动，以及数据在不同服务之间的移动。
数据积累得越多，移动起来就越困难，这就是所谓的“数据重力”。
所以，Lake House不仅要把湖、仓打通，还要克服“数据重力”，让数据在这些服务之间按需来回移动：入湖、出湖、环湖……
把数据湖和数据仓库集成起来只是第一步，还要把湖、仓以及所有其他数据处理服务组成统一且连续的整体，这就是Amazon Web Services为何把自家的Lake House架构称为“智能湖仓”，而非“湖仓一体”。
“湖仓一体”只是开局，智能湖仓才是终极
智能湖仓并非单一产品，它描述的是一种架构。
这套架构，以数据湖为中心，把数据湖作为中央存储库，再围绕数据湖建立专用“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析，甚至RDS和NOSQL服务等等。
大家“环湖而饲”，既可以直接操纵湖内数据，也可以从湖中摄取数据，还可以向湖中回注数据，同时环湖的服务彼此之间也可以轻松交换数据。
任何热门的数据处理服务，都在湖边建好了，任何对口的数据都能召之即来、挥之则去。依靠这种无缝集成和数据移动机制，用户就能从容地用对的工具从对的数据中，挖出干货！
上面这张图看着就更加明白一些，中间是湖，周边集成了全套的云上数据服务，然后还有Lake Formation、Glue、Athena以及前面重点提到的Redshift Spectrum这些工具，来实现数据湖的构建、数据的管理、安全策略以及数据的移动。
如果我们再从数据获取到数据应用的完整流程来看，这些产品又是如何各司其职的呢？
Amazon Web Services官方给出了智能湖仓的参考架构↓
这个六层架构，从数据源定义、数据摄取和入湖入仓，到湖仓打通与集成，再到数据出湖、数据处理和数据消费，一气呵成，各种云上数据服务无缝集成在一起。
数据从各种源头“流入”到智能湖仓存储中，又按需流出，被处理、被消费。
在“智能湖仓”架构下，企业可以轻松汇集和保存海量业务数据，并随心所欲地调用各种数据服务，用于BI、可视化分析、搜索、建模、特征提取、流处理等等，未来新的数据源、新的分析方法，也可以快速应对。
同时，数据湖的存储底座S3成本低廉并有近乎无限的扩展性，“湖边”大量的数据分析和处理的服务又是无长期成本的Serverless架构，企业“入坑”智能湖仓之后，完全没有后顾之忧。
不得不说，Amazon Web Services先知先觉，他们在“挖”数据湖的时候，就准备好了智能湖仓的图纸，用户的数据湖建成，智能湖仓竟然不知不觉也水到渠成了，没有翻云覆雨，不需要推倒重建。
我们甚至可以认为，“智能湖仓”架构是比所谓“数据中台”更能落地和务实的“中台”，如果数据中台是个饼，那智能湖仓就是把饼“烹熟烤香”的锅~
一入“湖仓”美如画，安心“淘金”不拉胯！
看到这里，相信你一定对“智能湖仓”一定的了解了吧？想要了解更多相关内容和应用案例？快来报名参加✨2021亚马逊云科技中国峰会✨吧！届时你将会获得免费参加“大数据和智能湖仓技术分论坛”的机会哦~
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本文内容转载自 微信公众号：特大号 小黑羊 6月3日
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