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资本是怎样华侈的起首我们先要清晰，担任人不得不为此后的数据办理留出资本冗余此次要来自两个方面：数据不竭增加让手艺，据规模在数接
是以湖、仓和其他组件形成1）湖仓分体方案根基上，供同一的数据办理逻辑上为用户提，仓仍然是分手的但物理层面湖和，个集群冗余存储统一份数据在多，和仓各自构成数据孤岛导致分体模式下的湖。
据库的手艺架构保守关系型数，量汗青数据的存储、查阅以及数据阐发需求特别是 OLTP 数据库无法无效满足大。手艺进一步成长跟着数据仓库，据库发生分布式数，代表的一体机 MPP 数据库产物呈现了以 Teradata 为，ca 等基于尺度 x86 办事器的 MPP 数据库此后又呈现了 Greenplum 和 Verti，othing) 以支撑数据仓库的扶植他们采用无共享架构 (Share-n。OLAP 类型的系统这个阶段次要扶植 ，据库以及报表、阐发演讲、数据挖掘、客户标签画像等如数据仓库、ODS、数据集市、使用数据库、汗青数。
是我们不肯看到的伪湖仓一体天然，是真正的湖仓一体而想要理解什么，演进过程有清晰的认知则需要敌手艺布景及其，读者都很挑战当然这对大都，络的角度给出湖仓一体的终极谜底因而笔者测验考试从手艺布景和成长脉。
了云原生数据仓库数据库厂商都供给。供给和计费方面但在具体的资本，表示却有差别各个厂商的，资本及计费方面好比在弹性计较，起步较早国外厂商，）和腾讯云 TDSQL-A 目前都不支撑计较资本零丁设置装备摆设和计费国内阿里云 ADB（基于 MPP 数据库 Greenplum，云厂商比拟，更为专注于云原生数据仓库的成长偶数科技等云中立的数据库厂商则。l Data Types6）支撑多类型数据（Al,持关系表、文本、图像、视频等布局化数据和非布局化数据存储Structured & Unstructured）支。
来有些笼统批视图听起，利用 MySQL因为办事层凡是，e 等实现HBas，用查询利用供营业应， HBase 中的一些表（见下图）此处的批视图就是 MySQL 或，理功课发生的成果这些表存储着批处；时增量数据进行处置流处置条理要是对实，不竭的更新及时视图新数据通过流计较，时大屏场景好比针对实，ySQL 中的一张表及时视图凡是就是 M，停更新及时视图供给给到营业层流处置功课在新数据到来后不；响使用户的请求办事条理要是，生的数据归并到一路获得最终的数据集按照用户需求把批处置层和流处置层产。
导致了逐步高涨的并发查询需求3）越来越多的阐发使用场景， TB 的营业场景面临动辄就查询数百， 都法支持这种复杂查询的并发需求无论是Hadoop 仍是 MPP。支撑的并发数仅达到几十摆布MPP 数据仓库单一集群， 支撑的并发则更低而 Hadoop，遍历数百 TB 数据一个复杂查询可能会，个系统使整的
生态、机能优化等环节特征性供给、Hadoop ，机能、全融合的大数据扶植方针无效助力企业实现降成本、提。数据）清洗转换后同一存储于分布式存储 HDFS 和对象存储案例价值：支撑将机构全量数据（布局化/半布局化/非布局化，切片、拉链处置等预处置支撑对数据进行如数据，据的发布订阅功能对外部供给近源数，品种少、时间周期短等问题处理数据存储规模小、数据。
信用卡开卡量等等近10 分钟的。外另， T+0 快照获得（为了节流存储肆意时间点的汗青数据都能够通过，存储在及时数仓 ODS 中T+0 快照能够拉链形式，以理解为及时拉所以快照视图可链
实现湖仓一体化手艺层面无法，湖仓疏解数据孤岛天然要通过打通，列复杂的实施和运维问题这个过程又催生了一系， 逻辑复杂如 ETL，更坚苦数据变，不分歧数据，理坚苦数据治。外此，提到的项目成本方面湖仓分体模式在前文，和仓的成本互补也无法阐扬湖性
a 架构的根本上移除了批处置层Kappa 架构在 Lambd，的分布式特征操纵流计较，的时间窗口加大流数据，理和流处置同一批处，间接给到营业层利用途理后的数据能够。ppa 架构下由于在 Ka，汗青数据和当前数据功课处置的是所有，ealtime_Batch_View）其发生的成果我们称之为及时批视图（R。
善的事务机制通过支撑完，更新统一份数据时的分歧性保障分歧用户同时查询和。是一组单位化操作何为事务？其素质，要么都施行这些操作，不施行要么都，割的工作单元是一个不成分。务事（
程度的闲置形态资本都处于分歧。此因，从弹性扩容缩容出发节流资本费用必然要，方面具备天然劣势云原生手艺在弹性，国外各大云厂商这也是为什么和
，来的成长趋向该架构将是未。一体处理方案的特征下表给出了次要湖仓，R 六要素进行对比并连系 ANCHO，的方案都完全满足 ANCHOR我们能够发觉并非所有湖仓一体，+0 及时特别在 T特
激发一些列实施、运维和成本问题湖仓分体模式持续筑高数据孤岛并，仓一体有何尺度？Gartner 认为湖仓一体是将数据湖的灵那么湖仓一体可否完全处理这些问题？该当从哪些方面入手？湖活
能性。发在新手艺的迭代中成为可能ANCHOR 要求的超高并，分歧性（Consistency进而支撑百万用户同时在线）数据）
段晚期该阶，构的 Oracle 和 Db2不少企业间接采用了共享存储架，hare-nothing 架构的产物也有不少客户采用了 MPP 无共享S。体的专有办事器和高贵的存储晚期 MPP 采用软硬一，radata好比 Te，用尺度 x86 办事器后期 MPP 大多采，e-nothing 架构架构仍然是无共享Shar，构化为主数据以结，展能力无限集群的扩。库集群规模凡是在几十节点基于共享存储架构的数据，在百节点级别MPP 根基，体量无限支撑数据，PB 级别很难跨越 。
术门槛、削减维护成本、提拔用户体验、节流资本费用会为企业带来哪些价值？能够归纳综合为四个方面：降低技。
，bergIce，doop 根本上发生更深远的影响Hudi 等的立异还未能在 Ha。erg、Delta Lake、Snowflake、OushuDB2、方案比力目前常见的湖仓一体方案次要基于 Hudi、Iceb。能够看出来从下表阐发，大致能够分为两大类湖仓一体处理方案：
离性（Isolation）、持久性（Durability）tomicity）、分歧性（Consistency）、隔，为 ACID 特征这四个根基要素被称。银行转账为例以最为常见的， 1 万元我向张三转，步：将我的余额减去 1 在毫秒内要完成：第 1 万
字化转型进入深水区引言：跟着企业数，体为数字变化的主要契机越来越多的企业视湖仓一，了史无前例的关心湖仓一体也遭到。然当，的声音也就越嘈杂关心度越高市场上，一体手艺和理念风行一时良多过时以至错误的湖仓，中的企业引入邪路很有可能将转型，据孤岛推高数，数字化转型的计谋机会形成资本华侈以至错过。
摆设独立，L的体例打通数据通过ET，doop+MPP 模式这就是业内常说的Ha，湖仓分体模式我们称之为。阶段特3、点
前目，mbda 和 Kappa 架构及时处置有两种典型的架构：La。史缘由出于历，成长都具有必然局限性这两种架构的发生和。
方面为企业带来价值？能够归纳综合为以下六个方面满足 ANCHOR 定义的湖仓一体将在哪些。
瓶颈等问题性弱、机能，本和数据办理的手艺门槛无效降低 IT 运维成。我们为此总
会包含多样的数据类型任何企业的全量数据都，离线的、内部的、外部的、布局化的、非布局化这些数据可能来自汗青的、及时的、在线的、，体 ANCHOR 的根基要求因而支撑多类型数据也是湖仓一。及可视化报表来阐发营业成因保守数据库凡是操纵数据查询，机而器
等动静队列来保留所有汗青：(1) 依赖 Kafka，实现数据的更新和纠错而 Kafka 难以，时需要重做所有汗青发生毛病或者升级，较长周期；仍然是针对不成变动数据(2) Kappa ，数据源构成的数据集快照无法及时汇集多个可变，即席查询不适合。际使用起来有较大的局Kappa 架构实限
不竭的发生数据营业增加源源，在营业数据库中这些数据存储， OLTP 数据库也就是我们常说的。数据越来越多当积压的汗青，库发生负载对营业数据，运转速度降低导致营业系统；时同，的市场所作中在日益激烈，的数据进行阐发企业需要对堆集，成市场推广、运营办理等工作获取愈加精确的决策消息来完。此由，数据仓库 (OLAP)提出将汗青数据存储到，据库机能的同时改善营业系统数，升数据阐发效率能够更专注的提，业决策辅助企。
增的大额买卖）10 分钟内新，统计阐发需求千变万化因为及时报表和及时，统难以满足流处置系，时按需阐发所以需要实；后的较长时间内这笔买卖发生，统计、数据挖掘和机城市被用来进行报表器
界之前资本边，于未完全操纵的形态企业的资本都不断处，期投资的华侈这就形成了早，或者使用场景增加而当企业数据规模，而无法无效支撑营业场景往往是计较资本提前耗尽；
额更新到数据库：将张三的余。 2 步调之后假设在施行第，突然宕机办事器，——我的账户少了 1 万就会发生一件诡异的工作，到张三的账户上可是钱并没有，凭空消逝了这 1 万！
及时特征的典型使用场景前文我们列举了湖仓一体，特征、风控层面的及时风险识别、出产层面的及时系统监控如运营层面的及时营销结果、C 端用户层面的及时行为等。于营业场景的这些都是基，：及时流处置、及时按需阐发、离线阐发而站在手艺角度能够将及时需求分为三类。er 给出过明白的阐发：通过下图为什么是这三类需求？Gartn，的前后作为时间轴以一个事务发生，分为三个阶段能够将时间线，后短时间内、事务发生后较长时间别离是事务发生的同时、事务发生，处置、及时按需阐发、离线阐发对应的及时要求别离是及时流。
的流处置和及时按需查询通过全量数据 T+0 ，测、事中判断和过后阐发满足基于数据的事前预。
注的非布局化数据中躲藏于我们不常关，通过多品种型的全域数据进行挖掘数据科学家等相关用户脚色只要，升企业在数据智能范畴的合作才能真正阐扬数据价值进而提水
原生形成的数据孤岛2）除了手艺架构，一步形成数据孤岛集群规模受限又进。adoop 建立大都的湖通过 H，PP 数据库数仓是 M， PB 级别当数据达到， MPP 集群规模受限因为 Hadoop 和，oop 集群和多个 MPP 集群企业往往会摆设和利用多个 Had，形成了数据孤岛现实长进一步。也是多集群同步进行目前业界的实践确实，个 Hadoop 集群例如字节跳动有多达几十，几十个 MPP 集群良多国有大行有多达。
所缺失的台的企业。 为企业供给更好的数据平台办事云原生手艺使得 dbPaaS， 所倡导的：用户不需要调优正如 Snowflake，置机能参数只需按需设。便勉强跨过手艺门槛削减维护成本：即，业投入大量精神和资本的全方位的运维也是需要企。但不限于：集群搭手艺运维次要包罗建
场景会利用良多同样的数据分歧的用户在分歧的使用，用需要利用买卖数据好比银行做反洗钱应，需要利用买卖数据做营销用户画像也。仓分体架构中在保守的湖，会有多个副本同样的数据，的副本并更新其副天职歧用户利用各自，数据更新激发的数据不分歧等问题如许就发生了数据冗余存储以及，此因，阐发结论可能会有较大收支基于分歧数据得出的相关，计较出的目标也可能不分歧各个使用基于同样的定义，和决策者不肯看到的这当然是企业办理层。
p 分布式大数据计较和存储企业起头利用 Hadoo，Hive同时 ， 等数据处置手艺进一步成长Spark、Impala，时数据处置手艺也让大数据平台具备了及时数据处置能力Spark Streaming、Flink 等实。用 HDFS 存储数据Hadoop 一般使，MapReduce其计较引擎利用 ，k 等实现Spar。辑上实现了计较和存储分手虽然 Hadoop 逻，个节点同时摆设计较节点和存储节点可是其物理摆设架构仍然强调在每一，存储地点的位置通过将计较置于，性提拔计较机能操纵数据当地。
做优化出发，HDFS 或 S3 实现一个支撑事务的存储层好比 Iceberg 和 Hudi 等基于 ，doop 区别不大其他方面与 Ha。展出的云原生数据仓库而从新的根本架构发，算分手其存特
Databricks 湖仓一体Capital One 利用 ，器进修算法同时操纵机，锻炼机械学在数据集上习
的典型示例现实摆设。看出能够，ive、Presto、Redis 等) 复杂协同才能满足营业的及时需求现实环境要通过一系列分歧的存储和计较引擎 (HBase、Druid、H，数据同步使命连结大致的同步此外多个存储之间需要通过。现实落地过程中极其复杂Lambda 架构在，花费了大量的时间使整个营业的开辟。
，如关系数据库中不断变化的及时数据）两个架构又都很难处置可变动数据（，满足企业及时阐发的全数需求那么天然需要一种新的架构，ga 全及时架构这就是 Ome。技于 2021 岁首年月提出Omega 架构由偶数科，阐发和离线）Omega 实现原同时满足及时流处置、及时按需理
个引擎和系统组合而成错误谬误：(1) 由多，查询 (Merged Query) 的实现需要利用分歧的开辟言语批处置 (Batch)、流处置 (Streaming) 以及归并，和进修成本较高形成开辟、维护； (View) 中存储多份(2) 数据在分歧的视图，储空间华侈存，据一数致
这个问题要处理，据库的操作是不成朋分的就要包管转账过程所无数，施行成功要么全数，部失败要么全，间形态的数据不答应呈现中。OR 完美的事务尤为主要因而湖仓一体 ANCH。一下想象，浩繁用户同时进行数据查询和更新企业的数据阐发师和数据科学家等，据一数致
行转账为例以一次银，进行买卖反欺诈检测买卖发生的同时要，等要素进行加工构成衍生特征供给给反欺诈使用系统通过及时流处置系统将本次买卖的时间、金额、位置；易竣事后该笔交，时报表和统计阐发中需要当即反映到实，定需求查询到该笔买卖（比同时营业用户也会按照特如
方面另一，规模和使用场景变化不大即便在一段时间内数据，程度和需求也纷歧样分歧时段的资本操纵，、工作日和歇息日好比白日和夜晚，平
一个簇新的架构台的设想呈现了，分手架构即存算。然显，op 都不顺应云平台的要求保守 MPP 和 Hado。据库存算耦合MPP 数，计较和存储摆设在统一物理集群而 Hadoop 不得欠亨过拉
）：通过支撑完美的事务机制（Consistency，更新统一份数据时的分歧性保障分歧用户同时查询和。e on Cloud）5）云原生（Nativ：
pa 架构中在 Kap，常存储在 Kafka 中输入数据在源端采集后通，需要升级迭代时在流处置法式，mJob_Version_N+1）会启动一个新版本功课（Strea,读取所有汗青数据和新增数据该功课会从 Kafka 中，mJob_Version_N）直到追上旧版本功课（Strea，本才能够停掉旧的功课版。这种方式升级流处置法式Kappa 架构通过。
数据仓库无法替代，成了本身特殊的定位——数据湖可是 Hadoop 逐步形。er 曾指出Gartn，各类数据资产数据湖存储着，据雷同或者不异的格局这些资产利用与源数。型的数据进行存储和挖掘数据湖对全量的、各品种，原始数据开辟使用的火速性为数据科学家供给基于肆意，于数仓的数据而不必局限，于保守数仓之处这是数据湖优。户在机能、事务等方面的要求但数据湖却一直无法满足用，设凡是先让所无数据入湖所以企业的 IT 建，数据阐发和摸索便于自在矫捷的，逐渐成熟时在某个阐发，到数据仓库将其转移，库互补的体例（如下图所示）如许就构成了数据湖和数据仓。
架构现实落地坚苦既然 Kappa，又很难保障数据的一Lambda 架构致
特征互补除了手艺，投入成本方面也有互补性数据湖和数据仓库在项目。的架构分歧因为湖和仓，性价比”差别很大持久项目投入的“。步成本低数据湖起，据体量增大但跟着数，快速上升项目成本；则恰好相反数据仓库，设投入大前期建，成本较低后期办理。
。事务的存储层为了利用支撑，Spark 或 Flink 等上层计较引擎不得不继续利用 。k 在并发和及时查询等方面的局因为 Spark 和 Flin限
此因，版本变动的时候当需要流处置，要拜候 Kafka流处置引擎不再需，huDB 获得所有汗青数据而是拜候及时数仓 Ous，实现数据更新和纠错的问题规避了 Kafka 难以，高效率大幅提。外此，在及时数仓中实现整个办事层能够，QL、HBase 等组件而无需额外引入 MyS，了数据架构极大简化，现实了
点需要跑 1 个小时获得查询成果假如一个阐发查询利用 10 个节； 倍至 100 个节点的话若是将计较节点扩大 10，需要跑 6 分钟同样一个查询则只。计费模式下的成本是不异的这两种设置装备摆设在公有云按量，却能够提拔 10 倍可是用户的体验和效率。
量数据时当运转大，的时间也会变得越来越多Hadoop 所花费，场景（好比抖音、淘宝的动态保举）无法满足一些需要及时阐发处置的，aming、Flink、Storm 等起头呈现因而新的流式计较引擎如 Spark Stre。才能满足绝大部门使用场景流处置、批处置共同利用，a 架构被提出因而Lambd。
，系统成本双倍维护，和流处置的诉求就发生了那么一套系统处理批处置，ppa 架构（即批流一体）对应的处理方案即是 Ka。
到的小步快跑正如前文所提，决策的频次越来越高我们依托数据进行，景越来越多智能使用场，团队的规模、用户数也越来越大企业内部的数据科学家和阐发。型国有银行好比一个大，业和用户数可达到上万并发进行阐发查询的作。现不了高并发若是单集群实，表利用多个集群就只能分库分，群内部反复存储数据在分歧集，构成数据孤岛不成避免的。
出数据模子与关系的特征能够超越关系归纳主动找，经验、学问和想象力这已然超越了我们，啤酒常被同时采办”的案例好比出名的“超市中尿布和。是但，关系良多特
营业场景和手艺的双重驱动每个新概念的降生都离不开，落地时在概念，的误差和手艺上的弯路不免会呈现一些认知上。 年呈现的新手艺作为 2020，走过一年多的时间湖仓一体也才方才，错正鞭策市场构成共识摸索者的不竭测验考试和试。
工作将形成如何的影响无法包管对数据阐发，到企业环节的办理决策严峻的话可能会影响。
清汗青成长的脉络写在最初：通过理，一体的真正内涵我们理解了湖仓，不单没有从数据平也留意到湖仓分体台
的理论研究与工程实现建行通过湖仓一体手艺，进行数据湖及数据仓库的双重能力扶植不只可以或许利用统一套手艺栈、同一存储，、大数据资本操纵率低、分歧无效处理集群规模扩展受限性
规模受限、(3)集群高并发受限数据多集群冗余存储、(2)集群，体架构中得以处理都该当在湖仓一。之外除此，该当在新一代的湖仓一体架构中获得关心和处理近年来数字化转型带来的营业需乞降手艺难点也，1）跟着线上营业迅猛成长具体包罗如下四个方面：，据”过河摸着“数，“及时”需求的升级小步快跑鞭策了企业。上场景中在良多线，及时
此因，时数仓的快照视图得以实现及时查询能够通过存储于实。：一类是多个源库汇集后的跨库查询及时快照供给的场景能够分为两大类，用户的权益视图好比一个安全；间粒度的阐发查询另一类是肆意时，如最比近
春运抢票”都有深刻体味网民都对“双十一在线 ，拜候统一使用已不是难题似乎百万用户同时在线，是但，OLTP）中的查询根基只拜候单行数据人们可能不清晰保守的买卖型数据库（，现毫秒级操作可通过索引实，用户在线拜候数据库并不难因而 OLTP 支撑百万。而然，多查询都是复杂查询在阐发型场景中很，百 TB 的数据有时以至会扫描几，到分钟甚至小时级单个查询可能达，op 进行复杂查询达到几十并发的时候当阐发型的 MPP 或者 Hado，就会下降其吞吐量，文所述如前，询可能会影响到整个系同一个涉及海量的复杂查的
2012 年时间来到 ，成长较快的行业国内一些手艺，制银行）根基都完成了数据仓库的扶植如电信和头部银行（国有大行和股份。p 手艺快速普及彼时 Hadoo，起头遭到关心大数据平台，业敏捷成长的影响特别受互联网行，汗青的高光时辰大数据平台迎来。
期实践的方式论 6W (WhatCapital One 基于长,hoW,enWh,ereWh,hyW,用卡消息被泄露的各类环境What-if)总结出信，测和识别欺诈的应敌手段以及通过数据进行非常检。际位置用卡例如远离实，测被盗卡消息地舆空间检，行为的时间逻辑以及确定欺诈。击、响应和策略变化很是敏捷但因为当下信用卡欺诈的攻，不竭呈现新的挑战。
、验证和摆设进修模子锻炼。义集群上锻炼和验证模子在 AWS 中的自定，接通过 SageMaker 摆设并利用 MLflow API 直。
获得了普遍的承认Hadoop ，doop 抱有更高的等候大数据热让人们对 Ha，能处理良多数据处置和阐发问题认为既然 Hadoop平台，保守的数据仓库天然能够替代。是但，大数据平台扶植逐渐推广跟着 Hadoop ，焦点场景（如银行的三方数据平台）之后企业测验考试将 Hadoop 用于一些非，不只机能和并发支撑无限发觉 Hadoop ，务支撑弱并且事，维成本高交付运， 的大数据平台究竟无法替代焦点数仓企业最终认识到基于 Hadoop。ra 和 Hortonworks 履历了上市的高光时辰投身 Hadoop 手艺的两家头部企业 Cloude，并撤退退却市了最终在合。
0 年199，Inmon) 率先提出了数据仓库的概念数据仓库之父比尔·恩门 (Bill ，出数据仓库为阐发决策办事其专著《成立数据仓库》指，易失的且随时间变化的数据调集是一个面向主题的、集成的、非。 年起头2000，获得了普遍的推广数据仓库在国内，早成立起数据仓库电信和银行业最。
行全域数据挖掘多品种型数据进，的、内部的、外部的、布局化的、非布局化数据包罗但不限于汗青的、及时的、在线的、离线。oop 在事务支4）保守 Had持
据的距离计较与数，下形成存算分手仅在统一集群。阶段在此，破了保守 MPP 和 Hadoop 的局限性Snowflake 和 OushuDB 突，存算完全分手率先实现了，署在分歧物理集群计较和存储可部，群手艺实现了高并发并通过虚拟计较集，事务支撑同时保障，实现的环节手艺成为湖仓一体。uDB 为例以 Oush，离的云原生架构实现了存算分，节点的超大规模集群上实现了高并发并通过虚拟计较集群手艺在数十万，务支撑保障事，时能力供给实，无数据孤岛一份数据再。时同，保障了湖仓一体 ANCHOR 的及时性偶数科技通过初创的 Omega 架构，能力的及时湖仓一体构成了具备全及时。手艺架构的成长关于及时处置，零丁会商会鄙人文。
体该当关心的重点理解了上文湖仓一，真正的在数据和查询层面构成一体化架构湖仓一体的素质和要求也就呼之欲出——，决及时完全解性
自建机房仍是利用公有云降低手艺门槛：无论是，层大数据手艺都离不开底，为了企业的标配技术大数据手艺仿佛成，能组建专业的人才团队然而并不是每个企业都，行业和中小企业特别是一些保守。等较为硬核的能力像集群机能调优，曾经搭建数更是良多据
合作力的焦点手段成为了提拔企业。分体都是基于 T+1 设想的可是目前的湖、仓、或者湖仓，的及时按需阐发面临 T+0 ，了部门固定模式的及时阐发即便引入流处置引擎实现，0 全及时程度仍无达到 T+。ke 在本钱市场赚足眼球2）从 Snowfla，e 因 TPC-DS 测试成果在湖仓疆场反面对决到 Databricks 和 Snowflak，现云原我们发生
ing Layer）、速度层（Speed LayerLambda 架构通过把数据分化为办事层（Serv，ayer）三层来处理分歧数据集的数据需求亦即流处置层）、批处置层（Batch L。离线数据进行处置在批处置条理要对，行预处置和存储将接入的数据进，处置成果长进行查询间接在预，完整的计较不需再进行，式供给给营业使用最初以批视图的形。
和批处置分隔：是将流处置，和及时流计较的长处很好的连系了批处置，不变架构，成本可控及时计较，系统的容错性提高了整个。
各自的手艺都相对不变成熟湖和仓彼此协作的前提是，阶段在此，了一些典型产物湖和仓都呈现，a、GaussDB 等 MPP 数据仓库既有 Greenplum、Vertic，云等厂商基于 Hadoop 的数据湖处理方案也有 Cloudera、AWS、阿里云、腾讯。数据湖的同时企业在建立，MPP也利用，+仓模即湖式
都通过流处置计较：因为所无数据，维护及时处置模块开辟人员只需要，及时数据归并不需要离线，简单运维，统终身产。
线上营业的快速成长互联网以及良多行业，所未有的速度增加让数据体量以前，处置有了更高要求企业对海量数据的，理、及时数据处置、全量数据挖掘如非布局化数据处置、快速批处。库偏重布局化数据因为保守数据仓，径较长建模路，据处置力不从心面临大规模数，大数据处置时效而企业亟需提拔，式挖掘数据价值以更经济的方。
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