Data Lakehouse（湖倉一體）是新出現的一種資料架構，它同時吸收了資料倉庫和資料湖的優勢，資料分析師和資料科學家可以在同一個資料儲存中對資料進行操作，同時它也能為公司進行資料治理帶來更多的便利性。那麼何為Data Lakehouse呢，它具備些什麼特性呢？

具備哪些特性？

一直以來，我們都在使用兩種資料儲存方式來架構資料：

• 資料倉庫：數倉這樣的一種資料儲存架構，它主要儲存的是以關係型資料庫組織起來的結構化資料。資料通過轉換、整合以及清理，並匯入到目標表中。在數倉中，資料儲存的結構與其定義的schema是強匹配的。
• 資料湖：資料湖這樣的一種資料儲存結構，它可以儲存任何型別的資料，包括像圖片、文件、視訊這樣的非結構化資料。資料湖通常更大，其儲存成本也更為廉價。儲存其中的資料不需要滿足特定的schema，資料湖也不會嘗試去將特定的schema施行其上。相反的是，資料的擁有者通常會在讀取資料的時候解析schema（schema-on-read），當處理相應的資料時，將轉換施加其上。

現在許多的公司往往同時會搭建數倉、資料湖這兩種儲存架構，一個大的數倉和多個小的資料湖。這樣，資料在這兩種儲存中就會有一定的冗餘。

Data Lakehouse的出現試圖去融合數倉和資料湖這兩者之間的差異，通過將數倉構建在資料湖上，使得儲存變得更為廉價和彈性，同時lakehouse能夠有效地提升資料質量，減小資料冗餘。在lakehouse的構建中，ETL起了非常重要的作用，它能夠將未經規整的資料湖層資料轉換成數倉層結構化的資料。

Data Lakehouse概念是由Databricks中提出的，在提出概念的同時，也列出瞭如下一些特性：

1. 事務支援：Lakehouse可以處理多條不同的資料管道。這意味著它可以在不破壞資料完整性的前提下支援併發的讀寫事務。
2. Schemas：數倉會在所有儲存其上的資料上施加Schema，而資料湖則不會。Lakehouse的架構可以根據應用的需求為絕大多數的資料施加schema，使其標準化。
3. 報表以及分析應用的支援：報表和分析應用都可以使用這一儲存架構。Lakehouse裡面所儲存的資料經過了清理和整合的過程，它可以用來加速分析。同時相比於數倉，它能夠儲存更多的資料，資料的時效性也會更高，能顯著提升報表的質量。
4. 資料型別擴充套件：數倉僅可以支援結構化資料，而Lakehouse的結構可以支援更多不同型別的資料，包括檔案、視訊、音訊和系統日誌。
5. 端到端的流式支援：Lakehouse可以支援流式分析，從而能夠滿足實時報表的需求，實時報表在現在越來越多的企業中重要性在逐漸提高。
6. 計算儲存分離：我們往往使用低成本硬體和叢集化架構來實現資料湖，這樣的架構提供了非常廉價的分離式儲存。Lakehouse是構建在資料湖之上的，因此自然也採用了存算分離的架構，資料儲存在一個叢集中，而在另一個叢集中進行處理。
7. 開放性：Lakehouse在其構建中通常會使Iceberg，Hudi，Delta Lake等構建元件，首先這些元件是開源開放的，其次這些元件採用了Parquet，ORC這樣開放相容的儲存格式作為下層的資料儲存格式，因此不同的引擎，不同的語言都可以在Lakehouse上進行操作。

解決了什麼問題？

那說完了Data Lakehouse的特性，它到底解決了什麼問題呢？

這些年來，在許多的公司裡，數倉和資料湖一直並存且各自發展著，也沒有遇到過太過嚴重的問題。但是仍有一些領域有值得進步的空間，比如：

1. 資料重複性：如果一個組織同時維護了一個數據湖和多個數倉，這無疑會帶來資料冗餘。在最好的情況下，這僅僅只會帶來資料處理的不高效，但是在最差的情況下，它會導致資料不一致的情況出現。Data Lakehouse統一了一切，它去除了資料的重複性，真正做到了Single Version of Truth。
2. 高儲存成本：數倉和資料湖都是為了降低資料儲存的成本。數倉往往是通過降低冗餘，以及整合異構的資料來源來做到降低成本。而資料湖則往往使用大資料檔案系統（譬如Hadoop HDFS）和Spark在廉價的硬體上儲存計算資料。而最為廉價的方式是結合這些技術來降低成本，這就是現在Lakehouse架構的目標。
3. 報表和分析應用之間的差異：報表分析師們通常傾向於使用整合後的資料，比如數倉或是資料集市。而資料科學家則更傾向於同資料湖打交道，使用各種分析技術來處理未經加工的資料。在一個組織內，往往這兩個團隊之間沒有太多的交集，但實際上他們之間的工作又有一定的重複和矛盾。而當使用Data Lakehouse後，兩個團隊可以在同一資料架構上進行工作，避免不必要的重複。
4. 資料停滯（Data stagnation）：在資料湖中，資料停滯是一個最為嚴重的問題，如果資料一直無人治理，那將很快變為資料沼澤。我們往往輕易的將資料丟入湖中，但缺乏有效的治理，長此以往，資料的時效性變得越來越難追溯。Lakehouse的引入，對於海量資料進行catalog，能夠更有效地幫助提升分析資料的時效性。
5. 潛在不相容性帶來的風險：資料分析仍是一門興起的技術，新的工具和技術每年仍在不停地出現中。一些技術可能只和資料湖相容，而另一些則又可能只和數倉相容。Lakehouse靈活的架構意味著公司可以為未來做兩方面的準備。

缺點

沒有什麼東西是完美的，既然湖倉一體架構較為強大，那麼它肯定也有自身的缺點和問題，其中最為顯著的是：

1. 大一統的架構：Lakehouse大一統的架構有許多的有點，但也會引入一些問題。通常，大一統的架構缺乏靈活性，難於維護，同時難以滿足所有使用者的需求，架構師通常更傾向於使用多模的架構，為不同的場景定製不同的正規化。
2. 並非現有架構上本質的改進：現在對於Lakehouse是否真的能夠帶來額外的價值仍存在疑問。同時，也有不同的意見 - 將現有的數倉、資料湖結構與合適的工具結合 - 是否會帶來類似的效率呢？
3. 技術尚未成熟：Lakehouse技術當前尚未成熟，在達到上文所提的能力之前仍有較長的路要走。