数据湖是当前备受关注的一个概念，许多企业正在构建或计划构建自己的数据湖。在启动数据湖项目之前，理解数据湖的本质，明确数据湖项目的基本组成，并设计出数据湖的基本架构，对于成功构建数据湖至关重要。关于数据湖的定义，存在多种解释。
维基百科指出，数据湖是一种系统或存储仓库，用于以自然或原始格式存储数据，通常是对象块或文件。这包括原始系统生成的原始数据拷贝以及为各种任务转换而生成的数据，如关系数据库中的结构化数据（行和列）、半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF等）和二进制数据（如图像、音频、视频）。
AWS定义数据湖为一个集中式的存储库，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。
微软的定义较为模糊，并未直接定义数据湖，而是通过描述其功能来定义。数据湖包括所有使得开发者、数据科学家、分析师能够更简单地存储、处理数据的能力。这些能力使得用户能够存储任意规模、任意类型、任意生成速度的数据，并跨平台、跨语言进行各种类型的分析和处理。
关于数据湖的定义虽然众多，但基本上都围绕以下几个特性展开：
数据湖需要提供足够的数据存储能力，保存一个企业/组织的所有数据。数据湖可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖中的数据是原始数据，是业务数据的完整副本，保持了它们在业务系统中的原始状态。数据湖需要具备完善的数据管理能力（完善的元数据），可以管理数据源、数据格式、连接信息、数据schema、权限管理等要素。数据湖需要具备多样化的分析能力，包括但不限于批处理、流式计算、交互式分析以及机器学习，同时需要提供任务调度和管理能力。数据湖需要具备完善的数据生命周期管理能力，不仅存储原始数据，还能保存各种分析处理的中间结果，并完整记录数据的分析处理过程，帮助用户追溯任意一条数据的产生过程。数据湖需要具备完善的数据获取和数据发布能力，支持各种数据源，获取全量/增量数据，并规范存储，推送分析处理结果到合适的存储引擎，满足不同的应用访问需求。对于大数据的支持，包括超大规模存储以及可扩展的大规模数据处理能力。
综上所述，个人认为数据湖应该是一种不断演进、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施，以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理，并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。
数据湖调研1、Iceberg
Iceberg作为新兴的数据湖框架之一，开创性地抽象出“表格式”（table format）这一中间层，既独立于上层的计算引擎（如Spark和Flink）和查询引擎（如Hive和Presto），也与下层的文件格式（如Parquet，ORC和Avro）解耦。
此外，Iceberg还提供了许多额外的能力：
ACID事务时间旅行（time travel），以访问之前版本的数据完备的自定义类型、分区方式和操作的抽象列和分区方式可以进化，而且进化对用户无感，即无需重新组织或变更数据文件隐式分区，使SQL不用针对分区方式特殊优化面向云存储的优化等
Iceberg的架构和实现并未绑定于某一特定引擎，它实现了通用的数据组织格式，利用此格式可以方便地与不同引擎（如Flink、Hive、Spark）对接。因此，Iceberg的架构更加优雅，对于数据格式、类型系统有完备的定义和可进化的设计。
但是，Iceberg缺少行级更新、删除能力，这两大能力是现有数据组织最大的卖点，社区仍在优化中。
2、Hudi
Hudi通常用来将大量数据存储到HDFS/S3，新数据增量写入，而旧数据鲜有改动，特别是在经过数据清洗后放入数据仓库的场景。
在数据仓库如Hive中，对于update的支持非常有限，计算昂贵。
另一方面，若是有仅对某段时间内新增数据进行分析的场景，则Hive、Presto、HBase等也未提供原生方式，而是需要根据时间戳进行过滤分析。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts and Incrementals，能够使HDFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。
Hudi数据集通过自定义的inputFormat兼容当前Hadoop生态系统，包括Apache Hive，Apache Parquet，Presto和Apache Spark，使得终端用户可以无缝对接。
Hudi存储的架构如下图所示：
如上图，最下面有一个时间轴，这是Hudi的核心。Hudi会维护一个时间轴，在每次执行操作时（如写入、删除、合并等），均会带有一个时间戳。通过时间轴，可以实现仅查询某个时间点之后成功提交的数据，或是仅查询某个时间点之前的数据。这样可以避免扫描更大的时间范围，并非常高效地只消费更改过的文件（例如在某个时间点提交了更改操作后，仅query某个时间点之前的数据，则仍可以query修改前的数据）。
如上图的左边，Hudi将数据集组织到与Hive表非常相似的基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。
如上图的中间部分，Hudi以两种不同的存储格式存储所有摄取的数据：
读优化的列存格式（ROFormat）：仅使用列式文件（parquet）存储数据。在写入/更新数据时，直接同步合并原文件，生成新版本的基文件（需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交）。此存储类型下，写入数据非常昂贵，而读取的成本没有增加，所以适合频繁读的工作负载，因为数据集的最新版本在列式文件中始终可用，以进行高效的查询。写优化的行存格式（WOFormat）：使用列式（parquet）与行式（avro）文件组合，进行数据存储。在更新记录时，更新到增量文件中（avro），然后进行异步（或同步）的compaction，创建列式文件（parquet）的新版本。此存储类型适合频繁写的工作负载，因为新记录是以appending的模式写入增量文件中。但是在读取数据集时，需要将增量文件与旧文件进行合并，生成列式文件。
3、DeltaLake
传统的lambda架构需要同时维护批处理和流处理两套系统，资源消耗大，维护复杂。基于Hive的数仓或者传统的文件存储格式（比如parquet/ORC），都存在一些难以解决的问题：
小文件问题并发读写问题有限的更新支持海量元数据（例如分区）导致metastore不堪重负
如上图，Delta Lake是Spark计算框架和存储系统之间带有Schema信息的存储中间层。它有一些重要的特性：
设计了基于HDFS存储的元数据系统，解决metastore不堪重负的问题；支持更多种类的更新模式，比如Merge/Update/Delete等操作，配合流式写入或者读取的支持，让实时数据湖变得水到渠成；流批操作可以共享同一张表；版本概念，可以随时回溯，避免一次误操作或者代码逻辑而无法恢复的灾难性后果。
Delta Lake是基于Parquet的存储层，所有的数据都是使用Parquet来存储，能够利用parquet原生高效的压缩和编码方案。
Delta Lake在多并发写入之间提供ACID事务保证。每次写入都是一个事务，并且在事务日志中记录了写入的序列顺序。事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。
Delta Lake其实只是一个Lib库，不是一个service，不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的，但目前只支持Spark引擎，使用过程中和parquet唯一的区别是把format parquet换成delta即可，可谓是部署和使用成本极低。
4、数据湖技术比较
总结
以上就是实时方案之数据湖探究调研笔记的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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