一份大数据湖仓一体架构落地指南

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随着业界对数据时效性的要求越来越高，大数据平台的发展方向逐渐向湖仓一体发展。

湖仓一体主要解决了以下几个问题:

1. OLAP数据库由于需要内存和高效磁盘来提供向量化毫秒级的查询，所以用来存储原始流量数据，集群成本高。

2. 离线存储比如HDFS，查询计算慢，不支持更新，落地后无法再提供流式计算。

3.实践中，湖的原始数据，要提供OLAP查询和数据分析，需要再导入OLAP数据库，存储多份数据。

湖仓一体的关键是，统一数据存储，统一计算引擎，统一SQL查询，既有流批一体，也有存算分离。但是业界并没有相关的开源产品。所以一般架构是以数据湖表格式中间件，以flink为流计算引擎，加上OLAP数据库的sql能力和高效查询能力，以联邦查询的方式，构建湖仓一体架构。

常见的架构，以iceberg/paimon为数据湖中间件，hadoop为数据存储，kafka+flink为实时流计算，clickhouse/doris/starrocks为查询组件，构建从数据接入到数据应用的湖仓一体架构。

理想状态下，paimon+flink+starrocks（存算分离），为当前最接近湖仓一体的架构，具相关业内人士透露，已经有公司自研统一SQL引擎，直接把SQL转换为flink任务或者向量化查询来返回结果，直接基于paimon构建数据湖和数据仓库。

当然，更快的数据查询和数据分析，需要更多的资源支撑。但是，从实践上看，将离线任务从hive迁移出来，尽可能以实时方式去实现或者用向量化的OLAP数据库去实现，反而减少了服务器的资源压力，带来了更高的时效性和更好的稳定性。

湖仓一体的时代，数据湖的价值更多的是以低廉的存储成本来存储原始数据，同时支持更新和批转流，更主要的是，可以通过向量化的OLAP查询引擎来实现快速的查询，从而构建高效的近实时离线数仓。

从以上看，近实时离线数仓，结合实时数仓，一体化构建，基本能满足未来几年数据分析的时效性要求。

从技术上看，flink的批量计算也会逐渐弱化，除非是也能支持向量化计算，才能真正意义推动流批一体落地，这个时候，就是近实时+实时。而starrocks的发展方向是支持大数据量的数据分析，基于已有的向量化引擎来支持大数据下的批量计算。总体上，这两者的目标是一致的，都是要在实时的基础上，构建近实时的离线分析。

具体落地湖仓一体架构，还是要以自身的需求为导向，同时尽可能拥抱时代发展。