数据湖与数据仓库在云平台的融合架构：Delta Lake实战指南

数据湖与数据仓库在云平台的融合架构：Delta Lake实战指南

关键词：数据湖, 数据仓库, 云平台, 融合架构, Delta Lake, 湖仓一体, 数据治理

摘要：本文深入探讨数据湖与数据仓库在云平台的融合架构，以Delta Lake为核心技术载体，解析湖仓融合的技术原理、实施路径及最佳实践。通过对比传统数据架构的痛点，阐述Delta Lake如何通过ACID事务、Schema管理、时间旅行等特性实现非结构化数据湖与结构化数据仓库的无缝衔接。结合AWS云平台实战案例，详细演示数据摄取、处理、分析的全流程，涵盖开发环境搭建、核心代码实现及性能优化策略。适合数据工程师、架构师及企业数字化转型从业者，为构建高效、可扩展的湖仓一体架构提供完整技术指南。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

随着企业数据量呈指数级增长，传统数据仓库（Data Warehouse）的结构化数据管理模式与数据湖（Data Lake）的全量数据存储能力之间的割裂问题日益凸显：数据湖面临数据质量差、事务支持缺失等挑战，数据仓库则受限于schema预先定义的刚性约束。湖仓融合架构通过统一存储层与计算层，实现“数据湖的存储灵活性”与“数据仓库的数据管理能力”的深度整合。
本文以Apache Delta Lake（以下简称Delta Lake）为核心技术，系统讲解其在云平台（以AWS为例）上的架构设计、核心特性及实战应用，覆盖从技术原理