Data Lakehouse如何使用

Data Lakehouse 是结合了数据湖 (Data Lake) 和数据仓库 (Data Warehouse) 特点的新型架构，它既能支持大规模、非结构化数据的存储和处理，也能实现数据分析和高性能查询。以下是如何使用 Data Lakehouse 的步骤和常见实践：

1. 数据导入

• 从多个数据源加载数据：Data Lakehouse 支持从不同的数据源导入数据，如数据库、API、流式数据等。
• 分区与存储：使用分区机制将数据按日期、类别等进行分层存储，以便快速访问和管理。一般会用分布式存储系统，比如 HDFS、Amazon S3 或 Azure Blob Storage。

2. 数据处理与清洗

• ETL/ELT：在数据导入后进行清洗和转换。ETL (Extract, Transform, Load) 先将数据转换好再导入存储，而 ELT 是先将原始数据导入存储，再进行处理。常用工具包括 Apache Spark、Databricks、Delta Lake 等。
• 数据格式：通常使用像 Parquet、ORC 等列式存储格式，以提高查询效率。

3. 数据分析与查询

• SQL 查询：Data Lakehouse 通过支持 SQL 查询的引擎，比如 Apache Hive、Presto、Trino、Databricks SQL 来实现高性能的数据分析。
• 机器学习与高级分析<