大发welcome

随着新一轮手艺浪潮的兴起
，，，，，，以盘算机、通讯、互联网等为手艺支持的信息时代
，，，，，，正逐步过渡到以人工智能、云盘算、大数据、物联网为要害手艺引领的智能新时代。。。。智能化、湖仓一体化、超融合化等生长趋势
，，，，，，被越来越多地落地实践。。。。

5月11日
，，，，，，受华为GTS约请
，，，，，，大发welcome信息上地大数据研究院院长、大发welcome信息首席数据官、DAMA大中华区理事黄万忠加入了华为数据平台手艺Workshop
，，，，，，做了《从数仓生长史浅析湖仓一体手艺现状与生长趋势》的主题分享与交流。。。。

随着云原外行艺已在金融、政府等行业落地着花
，，，，，，云原生基础设施不但可以富厚数字化应用场景的多元化实践
，，，，，，也将为企业生长提供可一连的内生动力
，，，，，，而“智能湖仓”即是其中最为主要的手艺架构之一
，，，，，，与大发welcome信息“数云融合”的手艺目的也高度一致。。。。

此次手艺Workshop
，，，，，，与会的华为手艺专家一起重点讨论了如下几个热门手艺问题：

1. 业界对湖仓一体的生长趋势有什么动向洞察
，，，，，，哪些是要害趋同的
，，，，，，哪些是脱离生长的。。。。

2. 业界湖仓一体的标准界说是什么？
？？？
？或者说至少做到什么方面才算是湖仓一体了。。。。

3. 湖仓一体是个工程问题
，，，，，，照旧个理论问题？
？？？
？

4. 涉及湖仓一体有什么手艺发力点（难点）
，，，，，，有什么业界的探索思绪。。。。

5. 湖仓一体同云原生的关系是什么？
？？？
？云原生情形下怎样构建湖仓一体的架构。。。。

6. 大模子时代下对湖仓带来哪些影响。。。。

7. AI能力怎样赋能湖仓。。。。

黄万忠体现
，，，，，，从数据库阶段
，，，，，，到以Teradata为代表的数据分层和主题域的MPP数据客栈阶段
，，，，，，再到MPP与Hadoop并存的阶段
，，，，，，甚至到数据中台的理念横行的阶段
，，，，，，以及现在的智能湖仓
，，，，，，都是数据剖析路径的演进
，，，，，，是企业数据剖析从战术智能到运营智能的转变
，，，，，，从古板的即席盘问和统计剖析
，，，，，，转向越发多元的数据挖掘与流式盘问。。。。

黄万忠体现
，，，，，，数据湖就像挖个大坑
，，，，，，修个湖
，，，，，，把种种数据一滚脑灌进去囤起来
，，，，，，并且要一连灌
，，，，，，一连囤。。。。而Lake House湖仓中“新鲜”数据可以流到仓里
，，，，，，而仓里的“不新鲜”数据
，，，，，，也可以流到湖里
，，，，，，低本钱恒久生涯
，，，，，，供未来的数据挖掘使用
，，，，，，围绕周边环湖移动。。。。

2020年
，，，，，，databricks提出湖仓一体架构
，，，，，，用于数据湖的低本钱存储上实现与数据客栈中类似的数据结构和数据治理功效。。。。该系统基于开放架构
，，，，，，将构建在低本钱云工具存储之上、Schema数据模式、ACID事务的数据湖和数据客栈连系起来。。。。

Databricks Lakehouse 将数据客栈的 ACID 事务和数据治理与数据湖的无邪性和本钱效益相连系
，，，，，，从而对所有数据启用商业智能 (BI) 和机械学习 (ML)。。。。黄万忠详细先容了Databricks Lakehouse的手艺特点
，，，，，，同时与另一个湖仓系统Starburst做了深入的手艺比照。。。。Teradata手艺团队、Presto、Trino有着千丝万缕的关系。。。。

黄万忠借此先容了行业内实现智能湖仓的三种思绪
，，，，，，一是融合
，，，，，，二是编织
，，，，，，三是真正的一体
，，，，，，实现方法各有利弊。。。。同时
，，，，，，在基于果真数据的条件下
，，，，，，比照了腾讯云、阿里云、华为云等海内湖仓产品手艺特点。。。。

黄万忠同时剖析了湖仓要害手艺组件Delta Lake、Hudi、Iceberg的手艺特征
，，，，，，并且先容了大发welcome信息在某交通行业基于HUDI的湖仓一体架构的案例
，，，，，，和在某金融机构基于Apache Iceberg的湖仓案例。。。。

未来大发welcome信息上地大数据研究院和数据团队将在智能湖仓上一连举行手艺投入
，，，，，，推行多云战略
，，，，，，与华为等海内顶级云效劳商睁开手艺相助的同时
，，，，，，打造大发welcome信息的智能湖仓中心件
，，，，，，为客户提供“the Data + Ai”的大数据剖析效劳。。。。