Data Lakehouse и Data Lake
Data Lakehouse и Data Lake — это разные вещи, хотя они связаны. Первое — это "сырое" хранилище, второе — его эволюция, добавляющая структуру и аналитические возможности. Lakehouse - это баланс между гибкостью и производительностью.
Data Lake
Централизованное хранилище для сырых данных (структурированных, полуструктурированных, неструктурированных) в исходном формате.
У него нет строгой схемы, данные обрабатываются по мере необходимости (ELT).
Подходит для Big Data, машинного обучения, исследований, но может быть сложным в управлении (риск «болота данных»).
Примеры технологий: AWS S3, Azure Data Lake, Hadoop.
Сводная статья про озера и хранилища данных
Data Lakehouse
Гибридный подход, объединяющий Data Lake и Data Warehouse.
Хранит сырые данные, как озеро, но добавляет структурированность и возможности аналитики, как в хранилище.
Поддерживает транзакции, схемы, управление данными (ACID), что упрощает работу с данными для аналитики и ML в одном месте.
Примеры технологий: Delta Lake, Databricks, Snowflake (с поддержкой Lakehouse), Apache Iceberg.
Отдельная статья про Data Lakehouse
Ключевые отличия
| Параметр | Data Lake | Data Lakehouse |
|---|---|---|
| Данные | Сырые, без схемы | Сырые + структурированные |
| Управление | Минимальное, сложное | Поддержка транзакций, схем |
| Использование | ML, Big Data, исследования | ML + аналитика, отчеты |
| Производительность | Медленнее без оптимизации | Оптимизирована для запросов |
| Пример | S3 + Spark | Delta Lake + Databricks |
Зачем нужен Lakehouse?
Data Lakehouse решает проблемы озер (хаос, сложность управления) и хранилищ (ограниченная гибкость). Вы получаете:
- Хранение сырых данных для ML.
- Быструю аналитику для бизнес-отчетов.
- Единый слой управления, меньше дублирования.
