Data Lakehouse – архитектура аналитической платформы, которая объединяет озеро данных (Data Lake) и корпоративное хранилище данных (DWH). Данные хранятся в объектном хранилище в открытых колоночных форматах (например, Parquet), а табличные форматы поверх них (Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi) добавляют транзакции ACID, схемы, версии и эффективные обновления.
Компоненты
- Объектное хранилище (S3-совместимое) или HDFS.
- Открытый табличный формат с метаданными и транзакциями.
- Каталог метаданных.
- Вычислительные движки: SQL-движки (Trino, Spark SQL и другие), ML-инструменты.
Преимущества
- Одна копия данных для BI, data science и потоковой обработки.
- Дешёвое масштабируемое хранение.
- Открытые форматы снижают зависимость от вендора.
Ограничения
Производительность интерактивных запросов зависит от движка и оптимизации; эксплуатация требует зрелой команды данных.