21、数据湖仓与流处理架构：融合与价值

数据湖仓与流处理架构：融合与价值

在当今的数据处理领域，数据湖仓和流处理架构正逐渐成为企业提升竞争力的关键技术。下面将详细介绍这些技术的相关内容。

1. 数据湖仓技术基础

Apache Iceberg、Apache Hudi 和 Delta Lake 等技术能够确保完整的 ACID 事务，为系统带来一致性，并始终处理最新的数据。这些技术既可以以专有方式（如 Databricks）使用，也可以在 EMR、Dataproc 等平台上以开源方式使用。选择哪种技术取决于组织的灵活性、维护和支持等关键因素。

2. SQL - 优先的数据湖仓架构

2.1 架构目标与优势

SQL - 优先的数据湖仓解决方案的主要目标是实现高性能分析和商业智能（BI），同时支持在数据仓库（DWH）存储上直接使用 Spark 进行灵活的数据处理。这种架构的优势在于业务用户可以进行编排和机器学习（ML）操作。

2.2 参考架构

将 DWH 用作数据湖，要求 DWH 解决方案不仅能够处理表上的标准 SQL 查询，还能与基于 Spark 的环境、ML 功能和流处理功能进行原生集成。现代 DWH 如 BigQuery、Athena、Synapse 和 Snowflake 在不同程度上支持这些功能。以下是数据流动的主要存储区域：
- 数据湖存储 ：与之前提到的相同。
- DWH 存储（三维划分） ：
- 原始数据（Raw） ：来自各种源（批处理或流处理）的原始数据。
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