千岛湖产业？(千岛湖产业？)
千岛湖产业？
改革开发以来，千岛湖镇历届党委政府以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，认真落实科学发展观，坚持以经济建设为中心，借助国家小城镇开发的有利时机，不断推进改革开发，经济、文化、社会发展均取得了长足的进步。千岛湖镇依湖而建，因湖命名，素有“一城山色半城湖”的美誉。40年来坚定发展方向，抢抓发展机遇，屡破发展难题，逐渐从一个湖边小镇发展成为著名的风景旅游城市，曾先后荣获全国文明乡镇、国际花园城市、中国魅力自然生态名镇等殊荣。
近年来，千岛湖镇大力推进果园、菜园、乐园“三园经济”建设，形成了“十大景观园区、百家精品民宿、千亩高山蔬菜、万顷生态水果”的产业发展格局。
在产业主体培育上，千岛湖镇加大土地流转，促进农业向规模化、产业化、品牌化提升。2017年累计完成土地流转4351亩，用于规模发展水果、蔬菜、花卉苗木、中药材等农作物，2017年，枇杷、水蜜桃、翠冠梨、火龙果、猕猴桃、铁皮石斛、高山蔬菜等特色农产品已经形成品牌，果蔬两大主导产业占比保持在78%以上。
千岛湖产业？
改革开发以来，千岛湖镇历届党委政府以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，认真落实科学发展观，坚持以经济建设为中心，借助国家小城镇开发的有利时机，不断推进改革开发，经济、文化、社会发展均取得了长足的进步。千岛湖镇依湖而建，因湖命名，素有“一城山色半城湖”的美誉。40年来坚定发展方向，抢抓发展机遇，屡破发展难题，逐渐从一个湖边小镇发展成为著名的风景旅游城市，曾先后荣获全国文明乡镇、国际花园城市、中国魅力自然生态名镇等殊荣。
近年来，千岛湖镇大力推进果园、菜园、乐园“三园经济”建设，形成了“十大景观园区、百家精品民宿、千亩高山蔬菜、万顷生态水果”的产业发展格局。
在产业主体培育上，千岛湖镇加大土地流转，促进农业向规模化、产业化、品牌化提升。2017年累计完成土地流转4351亩，用于规模发展水果、蔬菜、花卉苗木、中药材等农作物，2017年，枇杷、水蜜桃、翠冠梨、火龙果、猕猴桃、铁皮石斛、高山蔬菜等特色农产品已经形成品牌，果蔬两大主导产业占比保持在78%以上。
千岛湖产业？
改革开发以来，千岛湖镇历届党委政府以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，认真落实科学发展观，坚持以经济建设为中心，借助国家小城镇开发的有利时机，不断推进改革开发，经济、文化、社会发展均取得了长足的进步。千岛湖镇依湖而建，因湖命名，素有“一城山色半城湖”的美誉。40年来坚定发展方向，抢抓发展机遇，屡破发展难题，逐渐从一个湖边小镇发展成为著名的风景旅游城市，曾先后荣获全国文明乡镇、国际花园城市、中国魅力自然生态名镇等殊荣。
近年来，千岛湖镇大力推进果园、菜园、乐园“三园经济”建设，形成了“十大景观园区、百家精品民宿、千亩高山蔬菜、万顷生态水果”的产业发展格局。
在产业主体培育上，千岛湖镇加大土地流转，促进农业向规模化、产业化、品牌化提升。2017年累计完成土地流转4351亩，用于规模发展水果、蔬菜、花卉苗木、中药材等农作物，2017年，枇杷、水蜜桃、翠冠梨、火龙果、猕猴桃、铁皮石斛、高山蔬菜等特色农产品已经形成品牌，果蔬两大主导产业占比保持在78%以上。
千岛湖产业？
改革开发以来，千岛湖镇历届党委政府以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，认真落实科学发展观，坚持以经济建设为中心，借助国家小城镇开发的有利时机，不断推进改革开发，经济、文化、社会发展均取得了长足的进步。千岛湖镇依湖而建，因湖命名，素有“一城山色半城湖”的美誉。40年来坚定发展方向，抢抓发展机遇，屡破发展难题，逐渐从一个湖边小镇发展成为著名的风景旅游城市，曾先后荣获全国文明乡镇、国际花园城市、中国魅力自然生态名镇等殊荣。
近年来，千岛湖镇大力推进果园、菜园、乐园“三园经济”建设，形成了“十大景观园区、百家精品民宿、千亩高山蔬菜、万顷生态水果”的产业发展格局。
在产业主体培育上，千岛湖镇加大土地流转，促进农业向规模化、产业化、品牌化提升。2017年累计完成土地流转4351亩，用于规模发展水果、蔬菜、花卉苗木、中药材等农作物，2017年，枇杷、水蜜桃、翠冠梨、火龙果、猕猴桃、铁皮石斛、高山蔬菜等特色农产品已经形成品牌，果蔬两大主导产业占比保持在78%以上。
湖仓一体是什么？
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取。
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight。
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）。
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
中文名：湖仓一体
外文名：Lakehouse
市场现状
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
湖仓一体
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望[6] 。
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）
（4）开放性：采用开放、标准化的存储格式（例如Parquet等），提供丰富的API支持，因此，各种工具和引擎（包括机器学习和Python / R库）可以高效地对数据进行直接访问。
支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。
（5）支持各种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。这些工作负载可能需要多种工具来支持，但它们都由同一个数据库来支撑。
（6）端到端流：实时报表已经成为企业中的常态化需求，实现了对流的支持后，不再像以往一样，为实时数据服务构建专用的系统。
湖仓一体应用场景
场景一:服务于数据中台的实时数仓。由于数据中台要求其数据库在分析处理过程中,需强调事务一致性,并保持低延迟与提升实时处理能力,这些都是湖仓一体的典型技术特性。
场景二:支撑微服务的数据融合底座。可有效解决扩展困难以及维护困难的问题。
场景三:全量数据实时访问平台。在数字化转型过程中,对客实时查询,历史数据服务平台,或IoT物联网系统中,会产生实时处理海量数据的需求,湖仓一体的弹性扩展能力能够很好满足这一需求。
场景四:进行非结构化数据处理,数字化转型中通过AI机器学习及比对分析,非结构化数据将包含更多元化的业务属性,为各类业务系统提供信息输入。湖仓一体能够有效提升非结构化数据的处理能力。
市场现状
现阶段，国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，比如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion Insight、偶数科技的Skylab[5] 、滴普科技的FastData等。
湖仓一体是什么？
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取。
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight。
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）。
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
中文名：湖仓一体
外文名：Lakehouse
市场现状
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
湖仓一体
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望[6] 。
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）
（4）开放性：采用开放、标准化的存储格式（例如Parquet等），提供丰富的API支持，因此，各种工具和引擎（包括机器学习和Python / R库）可以高效地对数据进行直接访问。
支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。
（5）支持各种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。这些工作负载可能需要多种工具来支持，但它们都由同一个数据库来支撑。
（6）端到端流：实时报表已经成为企业中的常态化需求，实现了对流的支持后，不再像以往一样，为实时数据服务构建专用的系统。
湖仓一体应用场景
场景一:服务于数据中台的实时数仓。由于数据中台要求其数据库在分析处理过程中,需强调事务一致性,并保持低延迟与提升实时处理能力,这些都是湖仓一体的典型技术特性。
场景二:支撑微服务的数据融合底座。可有效解决扩展困难以及维护困难的问题。
场景三:全量数据实时访问平台。在数字化转型过程中,对客实时查询,历史数据服务平台,或IoT物联网系统中,会产生实时处理海量数据的需求,湖仓一体的弹性扩展能力能够很好满足这一需求。
场景四:进行非结构化数据处理,数字化转型中通过AI机器学习及比对分析,非结构化数据将包含更多元化的业务属性,为各类业务系统提供信息输入。湖仓一体能够有效提升非结构化数据的处理能力。
市场现状
现阶段，国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，比如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion Insight、偶数科技的Skylab[5] 、滴普科技的FastData等。
湖仓一体是什么？
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取。
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight。
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）。
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
中文名：湖仓一体
外文名：Lakehouse
市场现状
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
湖仓一体
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望[6] 。
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）
（4）开放性：采用开放、标准化的存储格式（例如Parquet等），提供丰富的API支持，因此，各种工具和引擎（包括机器学习和Python / R库）可以高效地对数据进行直接访问。
支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。
（5）支持各种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。这些工作负载可能需要多种工具来支持，但它们都由同一个数据库来支撑。
（6）端到端流：实时报表已经成为企业中的常态化需求，实现了对流的支持后，不再像以往一样，为实时数据服务构建专用的系统。
湖仓一体应用场景
场景一:服务于数据中台的实时数仓。由于数据中台要求其数据库在分析处理过程中,需强调事务一致性,并保持低延迟与提升实时处理能力,这些都是湖仓一体的典型技术特性。
场景二:支撑微服务的数据融合底座。可有效解决扩展困难以及维护困难的问题。
场景三:全量数据实时访问平台。在数字化转型过程中,对客实时查询,历史数据服务平台,或IoT物联网系统中,会产生实时处理海量数据的需求,湖仓一体的弹性扩展能力能够很好满足这一需求。
场景四:进行非结构化数据处理,数字化转型中通过AI机器学习及比对分析,非结构化数据将包含更多元化的业务属性,为各类业务系统提供信息输入。湖仓一体能够有效提升非结构化数据的处理能力。
市场现状
现阶段，国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，比如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion Insight、偶数科技的Skylab[5] 、滴普科技的FastData等。
湖仓一体是什么？
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取。
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight。
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）。
湖仓一体
开放式架构
湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
中文名：湖仓一体
外文名：Lakehouse
市场现状
基本介绍
湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。
湖仓一体
业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。
大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。
而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取
云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望[6] 。
行业事件
赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight
湖仓一体的特性
（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。
（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。
（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。
存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）
（4）开放性：采用开放、标准化的存储格式（例如Parquet等），提供丰富的API支持，因此，各种工具和引擎（包括机器学习和Python / R库）可以高效地对数据进行直接访问。
支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。
（5）支持各种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。这些工作负载可能需要多种工具来支持，但它们都由同一个数据库来支撑。
（6）端到端流：实时报表已经成为企业中的常态化需求，实现了对流的支持后，不再像以往一样，为实时数据服务构建专用的系统。
湖仓一体应用场景
场景一:服务于数据中台的实时数仓。由于数据中台要求其数据库在分析处理过程中,需强调事务一致性,并保持低延迟与提升实时处理能力,这些都是湖仓一体的典型技术特性。
场景二:支撑微服务的数据融合底座。可有效解决扩展困难以及维护困难的问题。
场景三:全量数据实时访问平台。在数字化转型过程中,对客实时查询,历史数据服务平台,或IoT物联网系统中,会产生实时处理海量数据的需求,湖仓一体的弹性扩展能力能够很好满足这一需求。
场景四:进行非结构化数据处理,数字化转型中通过AI机器学习及比对分析,非结构化数据将包含更多元化的业务属性,为各类业务系统提供信息输入。湖仓一体能够有效提升非结构化数据的处理能力。
市场现状
现阶段，国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，比如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion Insight、偶数科技的Skylab[5] 、滴普科技的FastData等。
