Lakehouse（湖仓一体） 是一种结合了 数据湖（Data Lake） 的灵活性、低成本与 数据仓库（Data Warehouse） 的高性能、易管理性的新型数据架构。 简单来说，它的核心理念是：把数据仓库构建在数据湖之上。 为了让你深入理解，我们可以从演进背景、核心架构分层、关键技术以及优势四个方面来拆解。 --- 1. 为什么会出现 Lakehouse？（演进背景） 在 Lakehouse 出现之前，企业通常面临“两套系统”的痛苦： 第一代：数据仓库（Data Warehouse） 特点： 存储结构化数据，支持 ACID 事务，SQL 查询快，数据质量高。 缺点： 存储成本高，无法处理非结构化数据（视频、音频、日志），不支持机器学习（ML）和数据科学工作流。 第二代：数据湖（Data Lake） 特点： 基于 Hadoop/S3，存储极其廉价，支持任意格式（结构化、半结构化、非结构化）。 缺点： 缺乏事务支持（容易产生脏数据），没有 Schema 约束（容易变成“数据沼泽”），SQL 性能差，更新/删除数据非常困难。 现状： 很多公司不得不维护两套系统——先把数据倒进湖里...
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