Lakehouse代表着数据平台的下一个发展方向，旨在将数据仓库和数据湖的优点结合起来关注我带你了解科技领域最新的技术与产品数据平台的演进最初，数据仓库作为第一代平台主要关注处理结构化数据然而，随着对半结构化和非结构化数据进行大规模分析的需求增长，第二代平台将注意力转向利用数据湖。

这导致了两层体系结构带来的问题：维护和同步两个层级的复杂性、数据重复、由于数据在仓库和数据湖之间的移动而增加的故障风险等数据湖仓库是第三代平台，旨在解决上述限制数据湖仓库是具有开放性和成本效益的架构，结合了数据湖和数据仓库的关键优势。

它通过在数据湖之上实施元数据层来实现其功能

元数据层是数据湖仓库的核心要素它为数据湖引入了类似于传统仓库的结构和管理能力：支持事务(ACID)、时间旅行、模式执行和演化、数据治理、访问控制和审计数据湖仓库还通过为数据处理活动提供API并允许使用各种语言和库来实现实时分析、商业智能(BI)、数据科学和机器学习(ML)。

数据湖仓库平台尽管理论上可以设计自己的数据湖仓库架构，但一般建议使用现有解决方案，以节省时间、金钱和麻烦在数据湖仓库市场上，竞争的各种技术可以分为两大类：云无关平台，例如Databricks和Snowflake，都可在Azure、AWS和GCP中使用。

云原生平台，如Microsoft Fabric、AWS Glue或GCP数据湖仓库云无关平台可以减轻与云供应商锁定问题相关的问题然而，如果组织已经在特定云供应商中使用了多个服务，选择云原生解决方案可能会减少集成方面的麻烦。

也就是说，云无关平台已经提供了越来越多的工具，以便与其他服务进行通信，例如连接器、API和数据共享协议

在考虑SaaS（软件即服务）与PaaS（平台即服务）时也需要权衡利弊SaaS提供了便利和最小的管理成本，但灵活性较低，尽管通过提供连接器、可互操作的数据格式、交换市场等部分解决了这个问题元数据和表格式在架构层面，数据湖仓库使用不同的表格式。

在旧的Hadoop时代，解决如何将数据湖中的一组文件视为一个或多个表的机制是通过Apache Hive实现的，它使用直接的目录到表映射，其中子文件夹映射到表分区现在，有几种针对数据湖仓库的开源表格格式可以近似传统的数据仓库功能，例如Delta Lake、Apache Iceberg和Apache Hudi。

这些开放表格格式（OTF）类似之处在于它们都支持Parquet文件格式，提供ACID事务、模式执行和时间旅行当然，每个OTF都有自己的交付这些能力的方法，尽管正在努力使这些格式兼容例如，即将发布的Delta Lake 3.0旨在为所有三个OTF提供一个通用格式（UniForm）。

不过，不同的生态系统对这些表格式的读写支持程度各不相同以AWS为例，Amazon Redshift可以读取Hudi和Delta Lake，但不支持Iceberg目前，它对它们没有写入支持相比之下，AWS Glue已经原生支持了这三种格式。

个数据湖仓库都值得有专门的文章来介绍我们之前已经对Microsoft Fabric做了初步概述接下来的文章将探讨其他选项总结这些平台提供的解决方案显示出逐渐增加的开放性模式，并对非结构化数据在商业智能、人工智能和机器学习方面的价值有共同的理解。

然而，目前它们仍属于“进行中”的范畴Snowflake是一种更进化的混合体系结构Microsoft Fabric目前处于预览阶段，并有一些已知限制Databricks可以说是目前为止最完整的云无关数据湖仓库解决方案，尽管在这个竞争激烈的市场上还有其他类似的选择（例如Starburst或Dremio）。

数据湖仓库不断发展和成熟特别是即将推出的AI整合（例如新的Databricks LakehouseIQ或Azure OpenAI Service）看起来很有前景