湖仓一体化（Lakehouse）指什么？有哪些应用场景？

引言

随着数据规模及复杂度呈指数级攀升，企业面临传统数据存储和分析架构难以为继的挑战。在这一背景下，湖仓一体化应运而生，作为大数据技术发展的新趋势，它为企业提供了更灵活、高效的数据管理方案。本文将深入探讨湖仓一体化的概念以及其广泛的应用场景。

湖仓一体化的定义

湖仓一体化（Lakehouse）是一种新型开放式架构，它将数据湖和数据仓库的优势充分结合，构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，同时继承了数据仓库的数据处理和管理功能，打通数据湖和数据仓库两套体系，让数据和计算在湖和仓之间自由流动 。

简而言之，湖仓一体化不是简单地将“数据湖”和“数据仓库”拼接在一起，而是一种全新的数据管理模式，将数据仓库构建在数据湖之上，有效简化了企业数据的基础架构，提升数据存储弹性和质量的同时还能降低成本，减小数据冗余 。

湖仓一体化的关键特性

湖仓一体化具有以下核心特性 :

1. 事务支持：支持 ACID 事务，确保数据并发访问的一致性与正确性。

2. 模式实施和数据治理：支持各类数据模型的实现和转变，具有健全的治理和审计机制。

3. BI 支持：可直接在源数据上使用 BI 工具，提升分析效率、降低数据延时。

4. 存储与计算分离：采取存算分离架构，能够根据业务需求动态扩缩容。

5. 开放性与兼容性：提供丰富的 API 支持，采用开放、标准化的存储格式。

6. 支持多种数据类型：可存储、优化、分析和访问结构化、半结构化和非结构化数据。

7. 支持各种工作负载：包括数据科学、机器学习、SQL 查询、分析等多种计算场景。

8. 端到端流式任务：支持实时报告和流式处理，消除对专门服务实时数据应用的单独系统需求。

湖仓一体化的应用场景

1. 在线数据抽取场景

传统模式中，业务常从线上 MySQL 库表以离线方式抽取全量数据到 Hive 表，这种方式存在诸多痛点：每天全量查询消耗大量资源，业务 MySQL 库压力大；抽取任务延迟高导致下游无法及时获取数据；分库分表维护成本高等 。湖仓一体可通过准实时入湖方式解决这些问题：

• 链路更加稳定，减少线上库集群压力

• 效率提升，延迟较低，提升数据时效性

• 大大降低维护成本，只需维护较少离线任务

• 业务扩展：一份存储多种用途，方便扩展到准实时场景

2. 部分列更新场景

原有 Flink 多流实时 join 场景中，多个指标数据进行关联时可能出现时间差较大的异常情况，且维持大状态会给内存带来压力。湖仓一体方案可将原有计算侧 join 改为存储侧自动处理，通过 Hudi 的自定义 payload 策略实现高效稳定的关联处理 。

3. 与 AI 结合的机器学习场景

面对数据应用场景的持续扩展，企业对底层数据平台提出更高的敏捷性、易用性、实时性和智能化要求。湖仓一体通过对机器学习和 AI 算法的支持，构建数据湖+数据仓库的闭环，配合上层多样化的计算生态，帮助企业实现大数据能力的提升 。

4. 分布式多级数据湖场景

随着企业发展，产生的不同业务库、数据仓库和数据湖形成了数据孤岛。湖仓一体平台可打破这些孤岛，实现数据联动和统一分析，无需数据搬迁就能实现快速分析。同时，通过多租户、数据权限和资源隔离等机制保障数据安全，满足大型央国企和金融客户的多湖多租户需求 。

5. 数据中台的实时数仓场景

在数据中台中，对数据库的分析处理过程提出了事务一致性要求，同时需要保持低延迟和提升实时处理能力，湖仓一体技术能够针对这些需求提供支持 。

湖仓一体架构的典型应用场景包括 “在线数据抽取场景”和“ 数据中台的实时数仓场景”，StarRocks 作为一款湖仓分析引擎，可以增强湖仓一体的实时数据处理能力。StarRocks 可以在这些场景中发挥作用：

• 湖仓一体需要处理准实时入湖和低延迟数据访问的需求

• StarRocks 的计算节点设计支持弹性扩展，可以根据负载情况灵活添加或移除节点

• StarRocks 提供灵活的缓存机制，可根据实际情况优化查询性能，特别适合需要快速响应的场景

实施建议：在构建湖仓一体架构时，可利用 StarRocks 的计算节点和缓存机制，为实时数据分析场景提供支持，尤其是对于需要低延迟查询响应的业务场景，StarRocks 的弹性计算能力可以有效满足这一需求。

湖仓一体化的核心优势

• 统一的数据管理：提供完善的数据管理能力，包括数据源、连接、格式、Schema 以及权限管理 。

• 多模态的存储引擎：内置多模态存储引擎，满足不同应用对数据访问的需求，提供可插拔式存储框架 。

• 丰富的计算引擎：提供从批处理、流式计算、交互式分析到机器学习等各类计算引擎 。

• 数据全生命周期管理：对数据的全生命周期进行管理，包括数据的定义、接入、存储、处理、分析、应用的全过程 。

• 批流融合：在表格式层统一流和批表，实现存储资源节省，通过 CDC 能力实现从数据入湖、湖内建仓整个数据链路的批流融合 。

• 降本增效：简化数据架构，减少数据重复建设和移动，提高资源利用率 。

湖仓一体化实践应用案例

1. 腾讯微信：StarRocks + Iceberg 的实时湖仓融合
   

微信在视频号直播、微信键盘等业务中构建湖仓一体架构，将实时数据写入 Iceberg 表，并通过 StarRocks 直接查询 Iceberg 数据，实现准实时分析。数据冷热分层管理：热数据实时接入 StarRocks 数仓，冷数据存储在 Iceberg 数据湖中，通过 Meta Server 统一元数据管理，支持跨源联邦查询，无需 ETL 即可分析湖中数据。

• 核心技术：

  外表物化视图：通过 StarRocks 外表直接关联 Iceberg 表，实现湖仓数据的透明加速查询。

  Iceberg Routine Load：支持 Iceberg 数据的分钟级增量刷新，优化资源利用和实时性。

• 成效：

  集群规模达数百台机器，数据接入量近千亿。

  直播业务场景中，数据开发任务数减半，存储成本降低 65% 以上，离线任务产出时间缩短 2 小时。

1. 同程旅行：StarRocks + Paimon 的流批一体湖仓
   

同程旅行通过 Paimon 实现流式数仓升级，覆盖 ODS 层（原始数据入湖）、DWD 层（数据清洗与打宽）、DWS 层（聚合计算）和 ADS 层（分析查询），并借助 StarRocks 作为核心查询引擎，支持分钟级延迟的高效分析。数据存储依托 Paimon，计算由 Flink 引擎完成，支持流批一体处理。

• 核心技术：

  Paimon 特性：主键表支持高效实时更新，Partial Update 技术优化订单处理，Time Travel 实现历史数据回溯。

  StarRocks 外表查询：通过 Paimon Catalog 直接查询外部表，结合 Data Cache 缓存热数据，TPCH 10G 数据集查询性能较 Trino 提升 4-10 倍。

• 成效：

  ODS 层同步任务资源消耗减少 30%，写入效率提升 3 倍，存储总量达 600TB。

  替换原有 Hudi 表后，点查场景性能显著优化，并实现全量 Hudi 表下线。

StarRocks + Iceberg 更适用于冷热数据分层、联邦查询场景，强调存储成本与实时分析的平衡。StarRocks + Paimon 则聚焦流批一体和实时更新场景，适合需要高写入效率和灵活查询的业务。两者均通过湖仓融合实现了存储与计算的解耦，显著降低运维复杂度并提升性能。

结语

总体趋势表明，湖仓一体将在未来的数据分析中发挥关键作用，预测表明，到 2025 年，超过一半的分析工作负载将在湖仓一体架构上运行。 这种转变是由成本节约、灵活性和开放数据格式的标准化推动的。

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