当初的湖仓一体像是个伪命题

谁与相依

从一体机、超融会到云计算、HTAP，咱们不停尝试将多种运用场景融会在一同并试图经过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简略高效的指标。当初很热的湖仓一体（Lakehouse）也同样，假如能将数据湖和数据仓库融会在一同就能同时发扬两者的价值。
数据湖和数据仓库始终以来都有非常亲密的分割但同时存在明显的差别。数据湖更重视原始信息的保存，将原始数据“原汁原味”地保留上去是数据湖的重要指标。但原始数据中有得多渣滓数据，原样保存就象征着渣滓数据都要存进数据湖？没错，数据湖就是这样一个数据渣滓场，不论甚么样的数据一股脑存进去再说。所以，数据湖面临的第一个问题是海量（渣滓）数据存储问题。
得益于古代存储技术的长足提高，当初海量数据存储的本钱很低（如散布式文件零碎）彻底能够知足数据湖存储的需求。但数据光存起来还不行，还要使用也就是计算能力发扬价值。数据湖数据八门五花，各品种型的数据处置形式也纷歧样。其中最中心也最首要的是构造化数据处置，无论是历史积淀仍是业务新增，构造化数据处置依然是重中之重，得多半构造化和非构造化数据计算最初也会转到构造化数据计算上。不外很遗憾，因为数据湖的存储（文件零碎）自身没有计算才能，没法在数据湖上间接处置数据，想要处置这些数据还需求借助其余技术（如数据仓库），“能存不克不及算”是目前数据湖面临的次要问题。
数据仓库就恰好相同了，数据仓库基于 SQL 体系往往具备很强的构造化数据计算才能，但原始数据需求通过一系列荡涤转换、深度组织知足数据库束缚能力入仓，这个进程会伴有少量原始信息丧失乃至数据粒度变粗无奈获取更低粒度的数据价值，并且数据仓库是高度面向主题的，为一个或某几个主题办事，主题外的数据并不是数据仓库关注的指标，这会致使数据利用规模相对于狭小，无奈像数据湖同样探究全量、未知的数据价值，更无奈像数据湖同样存储海量原始数据，相对于数据湖来讲数据仓库“能算不克不及存”。
就数据流向来看，数据仓库的数据能够基于数据湖整顿，那末一个很天然的设法就是将数据湖和数据仓库的融会在一同，完成“既能存又能算”，也就是所谓的“湖仓一体”。
那末当初完成的咋样呢？
简略粗暴的方法是在数据湖上凋谢数据拜候权限供数据仓库实时调用（所谓的实时是相对于之前需求按时将数据湖中数据批量 ETL 到数据仓库来讲的，实际操作中依然有一定延时），两者物理上仍分存两处，经过高速网络进行数据交互，因为具备了一定的“实时”数据湖数据处置才能，因此当初把这类完成（更可能是架构上的）称为湖仓一体。
就这样？这也能叫湖仓一体？
那你看看，只有你（喊的）不为难，为难的就是他人（听的）。
那数据仓库咋读数据湖的数据呢？常见的做法是在数据仓库中创立内部表 /schema 映照 RDB 的表或 schema，或者 hive 的 metastore，这个进程与传统的瓜葛数据库经过内部表形式拜候内部数据的形式是同样的，虽然保存了元数据信息，但缺陷却非常显著。这要求数据湖有相应瓜葛模型下的表和 schema 映照，数据仍需求整顿能力使用，并且可利用的数据源品种增加（如无奈间接基于 NoSQL、文本、Webservice 做映照）。同时即便数据湖中有其余可供计算的数据源（如 RDB）数据仓库在计算（如分组汇总）时通常还会将数据拉到当地能力计算，发生了少量的数据传输本钱致使机能降落，问题多多。
当初的湖仓一体除了能“实时”数据交互之外，原来批量按时整顿数据的通道依然保存，这样能够将数据湖数据整顿好存入数仓实行当地计算，固然这曾经跟湖仓一体没太大瓜葛了，没有“一体”以前也是这么做的。
不论怎么样，无论经过传统的 ETL 将数据由湖到仓，仍是经过内部映照“实时”数据由湖到仓，数据湖和数据仓库简直没有任何变动（只是晋升了由湖到仓的数据传输频率，还要合乎得多前提），物理依然上分存两处，湖是湖，仓是仓， 两者基本没有一体！ 不只数据多样性和效力问题没失掉基本解决（灵敏性缺乏），数据湖的“脏乱差”数据也还需求整顿入仓能力使用（时效性很差）。经过这类形式完成的“湖仓一体”想要在数据湖上构建实时高效地数据处置才能恐怕是个笑话。
为何会泛起这类状况？
假如咱们略加思考就会发现，问题泛起在数据仓库上。数据库体系过于关闭不足凋谢性，数据只要入库（包罗内部数据映照）能力计算。不只如斯，因为数据库上的束缚，数据必需通过深度整顿合乎标准后能力入库，而数据湖的原始数据自身就充斥着少量“渣滓”，整顿这些数据自身无可非议，但很难响应数据湖上的实时计算需要。假如数据库具备足够的凋谢性，能够间接计算数据湖上未经整顿的数据，乃至能够基于多种不同类型的数据源混算计算，同时提供高机能机制包管计算效力那湖仓一体就能很好完成了。不外很遗憾，数据库没法实现这个指标。
但开源集算器 SPL 能够。
凋谢的计算引擎 SPL 助力湖仓一体重
开源 SPL 就是这样一个可运用在数据湖中提供凋谢计算才能的构造化数据计算引擎。能够针对数据湖的原始数据间接计算，没有束缚，无需“入库”。同时 SPL 还提供了多样性数据源混算计算的才能，无论数据湖使用一致文件零碎构建，仍是基于多样性数据源（RDB、NoSQL、LocalFile、Webservice）使用 SPL 均可以间接混算计算，疾速输入数据湖价值。另外，SPL 还提供了高机能文件存储（数仓的存储功用），在 SPL 实时计算的同时，整顿数据能够慌慌张张地进行，将原始数据整顿到 SPL 存储中能够获取更高机能。这里尤为留意的是，使用 SPL 存储整顿后数据依然寄放在文件零碎中，实践上能够与数据湖寄放一处，这样能够完成真正意义的湖仓一体。

在全部构造中，SPL 能够间接基于数据湖一致存储计算，也能够对接数据湖中的多样性数据源，乃至能够间接读取内部的出产数据源，这样不只完成了数据湖上的实时计算，在某些数据时效性要求高的场景（当数据还没入湖的时分就要使用），经过 SPL 还能够对接实时数据源计算，数据时效性更高。
原来将从数据湖整顿到数据仓库的任务仍可进行，将原始数据 ETL 到 SPL 高机能存储中能够获取更高的计算效力，同时采取文件零碎存储，数据能够散布在 SPL 办事器（存储）上，也能够持续使用数据湖的一致文件存储，即经过 SPL 彻底接管原来数据仓库的任务，这样在一个体系内就完成了湖仓一体。
上面咱们详细来看一下 SPL 的这些才能。
凋谢且完美的计算才能少数据源混算计算
SPL 反对多种数据源，RDB、NoSQL、JSON/XML、CSV、Webservice 等均可以衔接，并进行混算计算。这样数据湖存储的各类原始数据就能间接利用起来，无需整顿就能发扬数据价值，节俭“入库”举措，包管数据使用的灵敏与高效性，能够掩盖更普遍的业务需要。

有了这个才能当前，数据湖构建之初就可以为运用提供数据办事，而不必等原来数据整顿、入库、建模等一系列长链路长周期进程实现后能力办事。并且这类形式更为灵敏，能够按照业务需求提供实时响应。
文件计算反对
特别地，SPL 对文件的很好反对使得文件也具有强计算才能，这样将数据湖数据存储在文件零碎中也能够获取与数据库接近乃至超出的计算才能。SPL 不只能计算文本，还反对 JSON 等多层数据格局处置，这样 NoSQL 以及 RESTful 等数据不必转换就能间接使用，十分便利。

完美的计算才能
SPL 提供了完美的计算才能，基于离散数据集（而非瓜葛代数）模型能够获取与 SQL 同样的齐备计算性，同时在 SPL 矫捷语法与进程计算反对下数据处置比 SQL 更简略。

这样数据湖就彻底具有了数据仓库的计算才能，完成了湖中有仓的第一步。
间接拜候源数据
再将 SPL 的凋谢才能延长一下。假如数据源与数据湖的数据同步没实现但还需求使用这部份数据怎么办？原来就只能等着了，当初有了 SPL 咱们乃至能够间接对接数据源进行计算，或者与数据湖中已无数据进行混算计算均可以。逻辑上能够把数据源作为数据湖的一部份使用，这样能够获取更高的灵敏性。
数据整顿后的高机能计算
SPL 除了本身具有完美的强计算才能，同时还提供了基于文件的高机能存储。将原始数据 ETL 后存储在 SPL 存储中能够获取更高的计算机能，同时文件零碎具备使用灵敏、易于并行等特性。提供了数据存储才能后，就实现了湖中有仓的第二步，造成新的凋谢灵敏的数据仓库方式。
目前 SPL 提供了两种高机能文件存储类型：集文件和组表。集文件采取了紧缩技术（占用空间更小读取更快），存储了数据类型（无需解析数据类型读取更快），反对可追加数据的倍增分段机制，利用分段战略很容易完成并行计算，包管计算机能。组表反对列式存储，在参预计算的列数（字段）较少时会有微小劣势。组表上还完成了 minmax 索引，同时反对倍增分段，这样不只能享用到列存的劣势，也更易并行晋升计算机能。
SPL 也很容易实行并行计算，发扬多 CPU 的劣势。SPL 有得多计算函数都提供并行机制，如文件读取、过滤、排序只有减少一个 @m 选项就能自动实行并行计算，同时也能够显示编写并行顺序，经过多线程并行晋升计算机能。
特别地，SPL 能反对得多 SQL 无奈反对的高机能算法。好比常见的 TopN 运算，在 SPL 中 TopN 被了解为聚合运算，这样能够将高繁杂度的排序转换成低繁杂度的聚合运算，并且很还能扩展运用规模。

这里的语句中没有排序字样，也不会发生大排序的举措，在选集仍是分组中计算 TopN 的语法根本统一，并且都会有较高的机能，相似的算法在 SPL 中还有得多。
经过这些机制，SPL 能够跑出超过传统数据仓库数量级的计算机能。在数据湖中片面完成一体化数仓可不是说说罢了。
更进一步，使用 SPL 还能够针对整顿好的数据和未整顿原始数据进行混算计算充沛发扬各品种型的数据价值，而不必等一切数据整顿好能力计算使用，不只数据湖的灵敏性得以充沛扩展，还具备实时数据仓库的功用，这就实现了湖中有仓的第三步，统筹了灵敏性与高机能。
经过以上三步不只能够改良数据湖的建立门路（原来需求先导入、再整顿、再使用），数据整顿与数据使用能够同时进行，按部就班地建立数据湖，还在建立数据湖的过程当中就完美了数据仓库，让数据湖也具有强计算才能，完成真正意义的湖仓一体，这才是解锁 Lakehouse 的正确姿态。
SPL下载地址：http://c.raqsoft.com.cn/article/1595816810031
SPL开源地址：http://github.com/SPLWare/esProc

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