湖倉架構：大規模數據平臺的設計和實現

這本書從概念上對於湖倉架構做了比較清晰的描述。湖倉架構核心是數據湖加上事務層。採用了擴展表結構，對於輸入數據的要求更爲寬鬆，允許表結構的變化。湖倉架構實際上是在數據湖的基礎上，兼容了傳統的查詢和分析的層面，提供了一種統一的數據來源。不像傳統的數據湖與數據倉庫分離，還要加一個數據倉庫的專用的存儲層，延遲很大。而且湖倉架構支持結構化、半結構化和非結構數據，比傳統的數據庫支持的數據類型更加廣泛。湖倉架構既支持靜態的數據，也支持近實時數據和流式數據。 在我看來，湖倉架構是對現有數據存儲架構的一次整合，以一種架構來實現不同數據形態的統一存儲方式。用以支持不同類型的數據需求和應用。但是目前的湖倉架構並沒有統一的標準，在起步階段，因此具體實現上會有很多坑。湖倉架構雖然是數據存儲的大統一，但是這種統一隻是初步的，會帶來什麼樣新的數據應用範式的創新，我還看不出來。但是這本書的閱讀是愉快而有意義的。

非常完善的體系和結構，把湖倉講的比較清楚。受限於篇幅，缺乏一些細節。另外缺少面向未來的洞見。 針對基於結構化非結構化數據的面向未來的LLM架構沒有說清楚，這個應該是現在很重要的影響湖倉架構下一步發展方向的大前提，到現在還沒有看到一個非常合理好用的架構/產品出來。

湖倉架構科普書籍定位，適合快速閱讀。

數據倉庫主要用於解決單個關係型數據庫架構無法支撐龐大數據量的數據存儲問題，很好地解決了TB到PB級別的數據處理問題，但是由於數據倉庫仍以結構化數據爲主，無法解決業務增長帶來的半結構化、非結構化數據的存儲、處理問題，且其整個建設過程需要遵循一系列規範，比如標準化的數據集成模式和存儲格式、統一的數據倉庫分層分域模型以及指標體系建設等，帶來了數據倉庫建設存儲成本高、維護開發難度大、擴展能力受限制等問題。 數據湖的出現很好解決了數據倉庫建設存在的一系列問題，將數據管理的流程簡化爲數據入湖和數據分析兩個階段。數據湖支持各種類型數據的統一存儲。數據分析則以讀取型形式，極大提升分析效率。然而數據湖對多樣類型數據的支持以及靈活高效的分析方式，帶來了數據治理難的問題，比如因爲缺乏治理導致數據質量下降、數據不可用等，很容易退化形成數據沼澤。 數據倉庫具備規範性，可針對結構化數據進行集中式的存儲和計算，但成本相對昂貴且無法處理半結構化、非結構化數據，擴展性一般、擴展成本高；數據湖具有更大的存儲量，支持對於多種類型數據的高效取用，但不支持事務處理、數據質量難以保障，且缺乏一致性、隔離性。 湖倉一體是指融合數據湖與數據倉庫的優勢，形成一體化、開放式數據處理平臺的技術。通過湖倉一體技術，可使得數據處理平臺底層支持多數據類型統一存儲，實現數據在數據湖、數據倉庫之間無縫調度和管理，並使得上層通過統一接口進行訪問查詢和分析。

只有概念，沒有實踐。 湖倉一體本身就是一個buzz word，作者自己也沒經驗，羅列了各種各樣的術語和名詞，但是也沒有說到底應該怎麼去應用，什麼場景用什麼技術。完全沒基礎的可以看看，有一定經驗的就別指望從這本書學到什麼

大家好，我是湖倉架構這本書的譯者王磊。本書的主題偏架構方法論，完整的介紹了湖倉平臺的概念體系和一系列高階設計方法，這是向新型平臺轉型的首要步驟，也是我選擇翻譯該書的主要原因。特別推薦重點閱讀的部分，包括湖倉與傳統數倉和數據湖的關係，湖倉是對兩者的重構而不是簡單拼接；技術平臺視角，如何進行技術產品選型（spark、iceberg等組件）；數據平臺視角，如何進行數據建模（獎牌架構）。當然，有些朋友的意見認爲很多主題淺嘗輒止，不能指導全部的工程實踐，我覺得這也是事實，大概這和作者設定目標有關，畢竟對湖倉平臺這個企業級工程而言，要大範圍深入討論會極大提升本書編寫難度。書中很多議題確實都值得單獨探討，例如獎牌架構部分，O’Reilly在25年末出有一本書進行深入講解，該書暫未引入，有興趣的朋友可以在網上找到原版圖書進行學習。即使存在這些不足，本書還是很適合作爲建設湖倉平臺的大綱來使用，再補充一系列的拓展閱讀。最後，希望本書能給大家帶來順暢的閱讀體驗。

湖倉架構統一了數據倉庫和數據庫，更簡單、更易用、更優雅。支持各種類型的數據，可以很好的支撐BI、MI、AI等業務。雲上的湖倉更以強大的伸縮性和開箱即用支撐企業的數據工作，資源擴容可以支撐高負載任務，資源縮容可以節省企業成本，就像用水一樣方便，即開即用。

這本書淺顯易懂，把深刻的技術通過清晰的架構呈現出來，值得架構師，數據治理工程師，數據治理諮詢專家花點時間去深入瞭解

湖倉體系規劃設計爲主，不會講純底層技術細節。 如稍有基礎，重點看7、8章節。 收穫頗多。

既不是實踐操作，也不是底層本質對比。羅列非常多的產品、概念，適合於已經有過這些經歷的從業者。然而我想對於那些從業者，他們本來在探索過程中就形成了相應的概念，這本書又沒提出特別見解讓他們茅塞頓開。