当前位置：首页 > news >正文

2025-03-07 ：详细介绍一下 Databricks 的 Lakehouse

news 来源：原创 2025/6/8 20:08:23

Databricks 的 Lakehouse 是一种结合了数据湖和数据仓库优势的现代数据架构。它旨在解决传统数据湖和数据仓库的局限性，提供高效、灵活且可扩展的数据管理解决方案。以下是关于 Databricks Lakehouse 的详细介绍：

1. Lakehouse 的概念

Lakehouse 是一种新型的数据架构，它将数据湖的低成本存储和灵活性，与数据仓库的高性能查询和事务支持结合在一起。其核心目标是：

统一数据管理：在一个平台上同时支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储和处理。
支持多种工作负载：包括数据工程、数据科学、机器学习和商业智能（BI）。
简化数据架构：减少传统数据湖和数据仓库之间的数据冗余和复杂性。

2. Lakehouse 的核心特性

Databricks Lakehouse 提供了以下关键特性：

（1）ACID 事务支持

Lakehouse 支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据的一致性和可靠性。
这是通过 Delta Lake 技术实现的，Delta Lake 是 Databricks 开发的开源存储层，构建在数据湖之上。

（2）开放的数据格式

Lakehouse 使用开放的数据格式（如 Parquet、ORC）存储数据，避免厂商锁定。
数据可以直接通过标准工具（如 Spark、Presto、Hive）访问。

（3）高性能查询

通过优化引擎（如 Databricks 的 Photon 引擎）和索引技术，Lakehouse 提供接近数据仓库的查询性能。
支持大规模并发查询，适合 BI 和分析工作负载。

（4）数据版本控制和时间旅行

Delta Lake 提供了数据版本控制功能，允许用户查看历史数据版本（时间旅行）。
这对于数据审计、回滚和调试非常有用。

（5）统一的数据治理

Lakehouse 提供了统一的数据治理功能，包括数据目录、访问控制和数据血缘跟踪。
支持 GDPR、CCPA 等合规性要求。

（6）支持流批一体

Lakehouse 支持流式数据和批处理数据的统一处理，简化了实时数据管道的构建。

3. Lakehouse 的架构

Lakehouse 的架构通常包括以下组件：

（1）存储层

基于云对象存储（如 AWS S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）构建。
使用 Delta Lake 作为存储格式，提供 ACID 事务和数据版本控制。

（2）计算层

使用 Databricks 的统一分析平台，支持 Spark、SQL、机器学习和流处理。
提供自动缩放和优化功能，以适应不同规模的工作负载。

（3）元数据层

提供统一的元数据管理，支持数据发现、血缘跟踪和访问控制。

（4）服务层

支持多种数据服务，包括 BI 工具集成（如 Tableau、Power BI）、机器学习模型部署和实时分析。

4. Lakehouse 的优势

与传统数据湖和数据仓库相比，Lakehouse 具有以下优势：

（1）降低成本

利用云对象存储的低成本特性，同时减少数据冗余和 ETL 复杂性。

（2）提高数据质量

通过 ACID 事务和数据版本控制，确保数据的一致性和可靠性。

（3）简化架构

统一数据湖和数据仓库的功能，减少系统间的数据移动和复杂性。

（4）支持多种工作负载

在一个平台上支持数据工程、数据科学、机器学习和 BI 等多种工作负载。

（5）开放性和可扩展性

基于开放标准，支持多种工具和框架，避免厂商锁定。

5. Lakehouse 的典型应用场景

Lakehouse 适用于以下场景：

大规模数据分析：处理 PB 级数据，支持复杂的分析查询。
实时数据处理：构建实时数据管道，支持流式数据处理。
机器学习：为数据科学家提供统一的数据平台，支持从数据准备到模型训练的全流程。
数据治理和合规性：满足企业对数据安全和合规性的要求。

6. Databricks Lakehouse 的实现

Databricks 通过以下技术实现 Lakehouse 架构：

Delta Lake：提供 ACID 事务、数据版本控制和优化功能。
Photon 引擎：高性能查询引擎，优化 SQL 和 DataFrame 操作。
Unity Catalog：统一的数据治理和元数据管理工具。
Databricks Runtime：优化的 Spark 运行时，支持流批一体和机器学习。

7. 总结

Databricks Lakehouse 是一种创新的数据架构，通过结合数据湖和数据仓库的优势，为企业提供了一个统一、高效且灵活的数据管理平台。它特别适合需要处理大规模数据、支持多种工作负载并确保数据质量和合规性的企业。随着数据需求的不断增长，Lakehouse 正在成为现代数据架构的重要趋势之一。