数据湖（Data Lakehouse）

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一、数据湖框架

目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta Lake、Apache Iceberg和Apache Hudi

1、Delta Lake：DataBricks公司推出的一种数据湖方案，官网 https://delta.io/

2、Apache Iceberg：以类似于SQL的形式高性能的处理大型的开放式表，官网 https://iceberg.apache.org/

3、Apache Hudi：Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储，官网 https://hudi.apache.org/

二、Delta Lake

2.1、简介

Delta Lake 是 DataBricks 公司开源的、用于构建湖仓架构的存储框架。能够支持 Spark，Flink，Hive，PrestoDB，Trino 等查询/计算引擎。作为一个开放格式的存储层，它在提供了批流一体的同时，为湖仓架构提供可靠的，安全的，高性能的保证。

2.2、Delta Lake 关键特性

1、ACID事务：通过不同等级的隔离策略，Delta Lake 支持多个 pipeline 的并发读写；

2、数据版本管理：Delta Lake 通过 Snapshot 等来管理、审计数据及元数据的版本，并进而支持 time-travel 的方式查询历史版本数据或回溯到历史版本；

3、开源文件格式：Delta Lake 通过 parquet 格式来存储数据，以此来实现高性能的压缩等特性；

4、批流一体：Delta Lake 支持数据的批量和流式读写；

5、元数据演化：Delta Lake 允许用户合并 schema 或重写 schema，以适应不同时期数据结构的变更；

6、丰富的DML：Delta Lake 支持 Upsert，Delete 及 Merge 来适应不同场景下用户的使用需求，比如 CDC 场景；

三、Apache Iceberg

3.1、简介

Apache Iceberg 是 Netflix 开发开源的，是一种用于大型分析表的高性能格式。Iceberg 为大数据带来了 SQL 表的可靠性和简单性，同时让 Spark、Trino、Flink、Presto 和 Hive 等引擎能够同时安全地使用相同的表。

3.2、Apache Iceberg特性

1、格式演变：支持添加，删除，更新或重命名，并且没有副作用

2、隐藏分区：可以防止导致错误提示或非常慢查询的用户错误

3、分区布局演变：可以随着数据量或查询模式的变化而更新表的布局

4、快照控制：可实现使用完全相同的表快照的可重复查询，或者使用户轻松检查更改

5、版本回滚：使用户可以通过将表重置为良好状态来快速纠正问题

6、快速扫描数据：无需使用分布式SQL引擎即可读取表或查找文件

7、数据修剪优化 ：使用表元数据使用分区和列级统计信息修剪数据文件

8、支持事务 ：序列化隔离，表更改是原子性的，读取操作永远不会看到部分更改或未提交的更改

9、高并发：高并发写入使用乐观并发，即使写入冲突，也会重试以确保兼容更新成功

四、Apache Hudi

4.1、简介

Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写，它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 用于管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖，同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。简言之，Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。

4.2、Apache Hudi 特性

1、使用快速、可插入的索引进行更新、删除

2、增量查询，记录级别更改流

3、事务、回滚、并发控制

4、自动调整文件大小、数据集群、压缩、清理

5、用于可扩展存储访问的内置元数据跟踪

6、式摄取、内置 CDC 源和工具

7、支持 Spark、Presto、Trino、Hive 等的 SQL 读/写

8、向后兼容的模式演变和实施