湖仓架构：大规模数据平台的设计和实现

这本书从概念上对于湖仓架构做了比较清晰的描述。湖仓架构核心是数据湖加上事务层。采用了扩展表结构，对于输入数据的要求更为宽松，允许表结构的变化。湖仓架构实际上是在数据湖的基础上，兼容了传统的查询和分析的层面，提供了一种统一的数据来源。不像传统的数据湖与数据仓库分离，还要加一个数据仓库的专用的存储层，延迟很大。而且湖仓架构支持结构化、半结构化和非结构数据，比传统的数据库支持的数据类型更加广泛。湖仓架构既支持静态的数据，也支持近实时数据和流式数据。 在我看来，湖仓架构是对现有数据存储架构的一次整合，以一种架构来实现不同数据形态的统一存储方式。用以支持不同类型的数据需求和应用。但是目前的湖仓架构并没有统一的标准，在起步阶段，因此具体实现上会有很多坑。湖仓架构虽然是数据存储的大统一，但是这种统一只是初步的，会带来什么样新的数据应用范式的创新，我还看不出来。但是这本书的阅读是愉快而有意义的。

非常完善的体系和结构，把湖仓讲的比较清楚。受限于篇幅，缺乏一些细节。另外缺少面向未来的洞见。 针对基于结构化非结构化数据的面向未来的LLM架构没有说清楚，这个应该是现在很重要的影响湖仓架构下一步发展方向的大前提，到现在还没有看到一个非常合理好用的架构/产品出来。

湖仓架构科普书籍定位，适合快速阅读。

数据仓库主要用于解决单个关系型数据库架构无法支撑庞大数据量的数据存储问题，很好地解决了TB到PB级别的数据处理问题，但是由于数据仓库仍以结构化数据为主，无法解决业务增长带来的半结构化、非结构化数据的存储、处理问题，且其整个建设过程需要遵循一系列规范，比如标准化的数据集成模式和存储格式、统一的数据仓库分层分域模型以及指标体系建设等，带来了数据仓库建设存储成本高、维护开发难度大、扩展能力受限制等问题。 数据湖的出现很好解决了数据仓库建设存在的一系列问题，将数据管理的流程简化为数据入湖和数据分析两个阶段。数据湖支持各种类型数据的统一存储。数据分析则以读取型形式，极大提升分析效率。然而数据湖对多样类型数据的支持以及灵活高效的分析方式，带来了数据治理难的问题，比如因为缺乏治理导致数据质量下降、数据不可用等，很容易退化形成数据沼泽。 数据仓库具备规范性，可针对结构化数据进行集中式的存储和计算，但成本相对昂贵且无法处理半结构化、非结构化数据，扩展性一般、扩展成本高；数据湖具有更大的存储量，支持对于多种类型数据的高效取用，但不支持事务处理、数据质量难以保障，且缺乏一致性、隔离性。 湖仓一体是指融合数据湖与数据仓库的优势，形成一体化、开放式数据处理平台的技术。通过湖仓一体技术，可使得数据处理平台底层支持多数据类型统一存储，实现数据在数据湖、数据仓库之间无缝调度和管理，并使得上层通过统一接口进行访问查询和分析。

只有概念，没有实践。 湖仓一体本身就是一个buzz word，作者自己也没经验，罗列了各种各样的术语和名词，但是也没有说到底应该怎么去应用，什么场景用什么技术。完全没基础的可以看看，有一定经验的就别指望从这本书学到什么

大家好，我是湖仓架构这本书的译者王磊。本书的主题偏架构方法论，完整的介绍了湖仓平台的概念体系和一系列高阶设计方法，这是向新型平台转型的首要步骤，也是我选择翻译该书的主要原因。特别推荐重点阅读的部分，包括湖仓与传统数仓和数据湖的关系，湖仓是对两者的重构而不是简单拼接；技术平台视角，如何进行技术产品选型（spark、iceberg等组件）；数据平台视角，如何进行数据建模（奖牌架构）。当然，有些朋友的意见认为很多主题浅尝辄止，不能指导全部的工程实践，我觉得这也是事实，大概这和作者设定目标有关，毕竟对湖仓平台这个企业级工程而言，要大范围深入讨论会极大提升本书编写难度。书中很多议题确实都值得单独探讨，例如奖牌架构部分，O’Reilly在25年末出有一本书进行深入讲解，该书暂未引入，有兴趣的朋友可以在网上找到原版图书进行学习。即使存在这些不足，本书还是很适合作为建设湖仓平台的大纲来使用，再补充一系列的拓展阅读。最后，希望本书能给大家带来顺畅的阅读体验。

湖仓架构统一了数据仓库和数据库，更简单、更易用、更优雅。支持各种类型的数据，可以很好的支撑BI、MI、AI等业务。云上的湖仓更以强大的伸缩性和开箱即用支撑企业的数据工作，资源扩容可以支撑高负载任务，资源缩容可以节省企业成本，就像用水一样方便，即开即用。

这本书浅显易懂，把深刻的技术通过清晰的架构呈现出来，值得架构师，数据治理工程师，数据治理咨询专家花点时间去深入了解

湖仓体系规划设计为主，不会讲纯底层技术细节。 如稍有基础，重点看7、8章节。 收获颇多。

既不是实践操作，也不是底层本质对比。罗列非常多的产品、概念，适合于已经有过这些经历的从业者。然而我想对于那些从业者，他们本来在探索过程中就形成了相应的概念，这本书又没提出特别见解让他们茅塞顿开。