如何设计高效的数据湖架构：存储策略、Schema 演进与数据生命周期管理

本文围绕现代数据湖架构的核心设计理念与实践展开，重点讨论如何高效组织数据存储、支持 Schema 演进与版本管理、实现冷热数据分层存储和生命周期治理，确保数据湖在性能、成本、演进和治理能力上的全面可控。

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🧭 一、数据湖架构演进概览

传统数据仓库面对高频更新、Schema 变更、实时分析等业务时力不从心，数据湖逐渐成为统一存储引擎与计算接口的核心平台。典型的数据湖架构如下：

           ┌─────────────┐│ 数据源系统  │└────┬────────┘│┌──────▼───────┐│  Kafka / CDC │ ← 实时接入└──────┬───────┘▼┌───────────────┐│ Hudi / Iceberg│ ← 增量存储引擎└──────┬────────┘▼┌─────────────────────────┐│ Delta Table / DWD/DWS 层 │ ← 分区 + 分桶 + 索引└──────┬────────┬─────────┘▼        ▼实时查询   离线分析（Spark/Trino/