数据平台简史与开放数据架构演进
数据平台发展历程
- 过去：写入时架构，采用 JSON 数据类型，消耗定价模式，存储和计算分离，维护成本高，专业人才需求大。
- 现在：读取模式架构，支持灵活的数据文件/类型，具有成本效益的存储，但仍面临维护/升级费用高、专业人才稀缺等问题。
开放数据架构演进
- 数据湖 1.0：存储开放数据，但维护和工程成本高，分析/访问性能受损，需要大量客户工程工作。
- 数据湖屋（Lakehouse）：比 EDW 走得更远，提供用户和应用程序接口（ODBC/JDBC），支持多种数据湖引擎（如 Dremio、Spark、Hive、雅典娜），采用现代元存储（如 Nessie），支持打开表格格式（如 Iceberg、Delta Lake、Hudi），存储在 S3、ADLS、HDFS 等云存储中。
数据湖屋关键特性
- 事务性表：支持自动分区、时间旅行（由 Netflix、苹果等创建），使用 SQL DML 进行记录级数据突变，支持即时模式和分区演化。
- 数据分支：类似数据库的分支机构，支持多表一致性/事务、实验（隔离开发/测试）、生产前验证，使用 Nessie 实现现代元存储，支持重复性、合规性、历史比较。
- 表格格式：Hive 表格式作为事实上的标准，但存在目录列表性能、一致性问题；新的表格格式（如 Iceberg、Delta Lake）解决这些问题，提供 ACID 事务、表演化、一致性/正确性、快速查询规划、分区与布局解耦。
Iceberg 设计优势
- 冰山设计：支持丰富的模式进化、事务的可序列化隔离、更快的计划和执行，提供压缩、隐藏分区、表随时间变化等特性。
- 抽象物理，暴露逻辑视图：所有引擎立即看到更改，支持并发写入、任何引擎执行压缩。
- 写入端定义的文件列表：通过清单文件消除文件，提供统计信息，无需昂贵的最终一致 FS 操作。
核心观点与结论
- 数据湖屋是数据平台发展的新方向，结合了数据湖的开放性和数据仓库的结构化特性。
- 表格格式（如 Iceberg、Delta Lake）解决了传统数据湖的痛点，提供了更强大的数据管理能力。
- 数据湖屋和表格格式能够支持大规模数据处理，提高数据访问性能，促进数据民主化，快速实现价值。
