现代数据湖架构全景解析：存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态

本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件，深入探讨对象存储（OSS/S3）、表格式（Iceberg/Hudi/Delta Lake）、计算引擎（Spark/Flink/Presto）及元数据服务（HMS/Amoro）的协作关系，并提供企业级选型指南。

一、数据湖架构演进与核心价值

数据湖架构演进历程

现代数据湖核心价值矩阵

维度	传统数仓	现代数据湖
存储成本	高（专有硬件）	低（对象存储）
数据时效性	小时/天级	分钟/秒级
Schema灵活性	强Schema约束	Schema-on-Read
事务支持	完善	ACID（通过表格式实现）
计算引擎绑定	紧密耦合	开放解耦

二、核心组件深度解析

1. 对象存储：数据湖的存储基石

• 核心能力：
  • 无限扩展的存储空间（EB级）
  • 跨AZ/Region的高可用性（99.999999999%耐久性）
  • 成本仅为HDFS的1/3-1/5
• 架构优势：

计算集群

对象存储

计算集群

计算集群

2. 表格式三巨头对比

Iceberg vs Hudi vs Delta Lake

特性	Apache Iceberg	Apache Hudi	Delta Lake
创始	Netflix(2018)	Uber(2016)	Databricks(2019)
存储格式	Parquet/AVRO	Parquet/AVRO	Parquet
ACID实现	原子提交+快照隔离	时间轴+写入器	事务日志+乐观锁
流批一体	完善支持	原生设计	支持
多引擎支持	Spark/Flink/Presto/Trino	Spark/Flink	Spark为主
Schema演进	无损演进	支持	支持
时间旅行	完善支持	支持	支持
数据更新	MERGE ON READ	COPY ON WRITE/MOR	COPY ON WRITE
最佳场景	大规模分析+多引擎	频繁更新+实时摄入	Databricks生态

典型架构实现

存储层

表格式层