Lakehouse 是由“Datalake ”（数据湖）和“Data Warehouse”（数据仓库）两个词组合而成的一个概念，它将数据湖与数据仓库的优势相结合，为用户提供一个统一的数据处理环境。Lakehouse本质上是一个带有附加事务层和高性能计算引擎的数据湖，旨在结合数据湖的灵活性和广泛数据格式支持，以及数据仓库在数据管理和分析方面...
Deletion Vector，读取时会根据 Deletion Vector 进行数据过滤。结束语 以上是基于 Apache Doris 与 Apache Paimon 快速搭建测试 / 演示环境的详细指南，后续我们还将陆续推出 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统构建湖仓一体架构的系列指南，包括 Iceberg、OSS、Delta Lake 等，欢迎持续关注。
[5]Delta Lake 2.0:[https://glossary.airbyte.com/term/delta-lake?_ga=2.4765623.583203564.1662687407-882597747.1661490560](https://glossary.airbyte.com/term/delta-lake?_ga=2.4765623.583203564.1662687407-882597747.1661490560) [6]数据湖文件格式:[https://glossary.airbyte.com/term/data-lake-file-format?_ga=...
与此同时，随着新兴数据湖格式（如 Iceberg、Hudi、Delta Lake）的发展，数据湖的事务支持能力显著提升，在性能方面，通过优化数据分布、引入缓存机制等技术，数据湖的分析性能也得到了大幅改善。2024 年，Lakehouse 的发展更是迎来了重要的里程碑：Databricks 收购 Tabular，并开源 Unity Catalog；Snowflake 开源 Polaris...
刚刚结束的Data + AI summit上,Databricks宣布将Delta Lake全部开源。 目前在LakeHouse的市场上国内有Hudi,国外有Iceberg, Delta Lake社区正被他们冲击着,这次Delta Lake的全部开源不管是急病乱投医,还是绝地反击我们暂不讨论。今天我们主要来了解了Delta Lake是如何实现的。
例如，Delta Lake 提供了 ACID 事务支持、模式执行和演化以及时间旅行等功能；Apache Hudi 支持增量数据处理等实时数据处理功能；Apache Iceberg 则专注于提供更好的性能、原子提交和模式进化功能等。 - 数据集成和转换：要处理来自各种来源的数据摄入和转换，这涉及到集成内置连接器以及多种数据集成工具（如 Apache ...
Lakehouse由lake和house两个词组合而成，其中lake代表Delta Lake（数据湖），house代表data warehouse（数据仓库）。因此，Lakehouse架构就是数据湖和数据仓库的结合。数据仓库和数据湖各自都存在着很多不足，而Lakehouse的出现综合了两者的优势，弥补了它们的不足。数据仓库从上世纪 80 年代开始发展和兴起，它的初衷是...
刚刚结束的Data + AI summit上,Databricks宣布将Delta Lake全部开源。 目前在LakeHouse的市场上国内有Hudi,国外有Iceberg, Delta Lake社区正被他们冲击着,这次Delta Lake的全部开源不管是急病乱投医,还是绝地…
Lakehouse由lake和house两个词组合而成,其中lake代表Delta Lake(数据湖),house代表data warehouse(数据仓库)。因此,Lakehouse架构就是数据湖和数据仓库的结合。数据仓库和数据湖各自都存在着很多不足,而La…
Lakehouse由lake和house两个词组合而成,其中lake代表Delta Lake(数据湖),house代表data warehouse(数据仓库)。因此,Lakehouse架构就是数据湖和数据仓库的结合。数据仓库和数据湖各自都存在着很多不足,而Lakehouse的出现综合了两者的优势,弥补了它们的不足。