数据湖与数据仓库一体化的Lakehouse架构
请详细解释Lakehouse（湖仓一体）架构的核心思想，它与传统数据仓库和数据湖的区别。基于Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi三大开源表格式（Open Table Format）如何实现ACID事务、Time Travel和Schema Evolution？为什么说Lakehouse是数据架构的未来趋势？
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Lakehouse 湖仓一体架构
核心思想：在数据湖的廉价存储（对象存储/S3）上叠加数据仓库的ACID事务、Schema管理和性能优化能力，实现"一份存储，多种计算"。
与传统架构对比： | 特性 | 数据仓库 | 数据湖 | Lakehouse | |-----|---------|-------|----------| | 存储成本 | 高 | 低 | 低 | | ACID | ✅ | ❌ | ✅ | | BI支持 | ✅ | ❌ | ✅ | | AI/ML | ❌ | ✅ | ✅ | | Schema | 强制 | 读时 | 读时+写时 |
三大表格式：
- Delta Lake（Databricks）：事务日志 + 版本文件 + 自适应执行
- Apache Iceberg（Netflix/Apple）：隐藏分区 + 文件级统计 + 表格式标准
- Apache Hudi（Uber）：增量/增量查询 + Copy-on-Write/Merge-on-Read
趋势：Lakehouse统一了批/流/BI/ML四类负载，被Gartner列为数据管理主流趋势