Lakehouse 架构下的元数据“大一统”管理深度解析
一、Lakehouse 架构概述
1.1 Lakehouse 架构的定义与优势
Lakehouse 架构是一种新兴的数据管理架构，它结合了数据湖的灵活性和数据仓库的高效率。Lakehouse 架构的核心在于实现数据的结构化和非结构化的统一管理，提供类似数据仓库的数据结构和管理特性，直接在用于数据湖的低成本存储上实现。
1.2 Lakehouse 架构的关键技术
Lakehouse 架构的关键技术包括元数据层、新的查询引擎设计以及对数据科学和机器学习工具的优化访问。元数据层，如开源的 Delta Lake，位于开放文件格式（例如 Parquet 文件）之上，跟踪哪些文件是不同表版本的组成部分，提供丰富的管理特性，如 ACID 兼容事务。
二、元数据管理的重要性
2.1 元数据管理的概念
元数据管理是指对数据的描述和上下文信息的管理，它包括数据的来源、结构、质量、存储位置等信息。在 Lakehouse 架构中，元数据管理是实现数据治理、数据发现和数据安全的关键。
2.2 元数据管理的挑战
在传统的数据湖架构中，元数据分散在不同的系统和平台中，导致数据治理和数据发现困难。Lakehouse 架构通过统一的元数据管理，解决了这一挑战，提供了一个集中的平台来管理所有的元数据。
三、Lakehouse 架构下的元数据“大一统”管理
3.1 元数据“大一统”管理的目标
Lakehouse 架构下的元数据“大一统”管理旨在提供一个统一的视图和控制点，用于管理组织内的所有数据和 AI 资产。这种管理方式简化了现代数据栈，消除了传统上分离和复杂化数据工程、分析、BI、数据科学和机器学习的数据孤岛。