摘要：湖倉(cāng)一體架構(gòu)是一種新興的數(shù)據(jù)管理方式，它融合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)，提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、事務(wù)支持、數(shù)據(jù)治理、實(shí)時(shí)與批處理能力以及彈性和可擴(kuò)展性。在開(kāi)源領(lǐng)域，湖倉(cāng)一體技術(shù)棧的選擇非常關(guān)鍵，因?yàn)樗苯佑绊懙较到y(tǒng)的靈活性、擴(kuò)展性和成本效益。以下是一篇關(guān)于湖倉(cāng)一體開(kāi)源技術(shù)棧的文章。

數(shù)據(jù)湖倉(cāng)VS數(shù)據(jù)湖VS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別

數(shù)據(jù)湖倉(cāng)開(kāi)源技術(shù)棧

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數(shù)據(jù)湖倉(cāng)VS數(shù)據(jù)湖VS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常將計(jì)算與存儲(chǔ)緊密結(jié)合，這種設(shè)計(jì)在擴(kuò)展性方面存在局限。而現(xiàn)代云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)打破了這一限制，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算與存儲(chǔ)的真正分離，使得兩者能夠根據(jù)需求獨(dú)立擴(kuò)展，優(yōu)化了資源利用和成本效率。數(shù)據(jù)湖倉(cāng)架構(gòu)進(jìn)一步推動(dòng)了這一趨勢(shì)，其設(shè)計(jì)哲學(xué)從一開(kāi)始就包含了對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)分離的原生支持。

在處理數(shù)據(jù)類型方面，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專為結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，它們通常需要額外的功能或方法來(lái)處理開(kāi)放數(shù)據(jù)文件和格式。數(shù)據(jù)湖倉(cāng)則在設(shè)計(jì)上就考慮到了對(duì)各種數(shù)據(jù)類型的廣泛支持，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其內(nèi)部文件多采用開(kāi)放格式，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的通用性和可移植性。

對(duì)于查詢引擎的依賴性，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)常常與特定廠商的查詢技術(shù)綁定，限制了用戶在查詢解決方案上的自由度。數(shù)據(jù)湖倉(cāng)架構(gòu)則提供了更大的靈活性，允許用戶基于不同的需求選擇和切換多種查詢引擎，從而為數(shù)據(jù)的分析和處理提供了多樣化的選擇。

注：本圖來(lái)源于《【IBM】可信賴的企業(yè)級(jí)生成式人工智能白皮書》

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數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的開(kāi)源技術(shù)棧

數(shù)據(jù)湖倉(cāng)開(kāi)源技術(shù)棧從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)查詢和處理3層進(jìn)行說(shuō)明。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)、塊存儲(chǔ)服務(wù)和?件存儲(chǔ)服務(wù)是云計(jì)算和分布式存儲(chǔ)中常?的三種存儲(chǔ)模型。

對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)

對(duì)象存儲(chǔ)是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，它以對(duì)象為單位來(lái)處理、存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的文件存儲(chǔ)和塊存儲(chǔ)不同，對(duì)象存儲(chǔ)將數(shù)據(jù)作為對(duì)象進(jìn)行管理，每個(gè)對(duì)象通常包含數(shù)據(jù)本身、元數(shù)據(jù)以及一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符。

對(duì)象存儲(chǔ)適用于存儲(chǔ)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如圖片、視頻、音頻、日志文件等靜態(tài)文件，尤其適合于需要無(wú)限擴(kuò)展的場(chǎng)景，如大數(shù)據(jù)應(yīng)用、云存儲(chǔ)服務(wù)、備份與歸檔等。

開(kāi)源的對(duì)象存儲(chǔ)解決方案包括：

1、Ceph：Ceph 是一個(gè)統(tǒng)一的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)用于提供高性能、可靠性和可擴(kuò)展性的對(duì)象、塊和文件存儲(chǔ)。

2、MinIO：MinIO 是一個(gè)基于Apache License V2.0開(kāi)源協(xié)議的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，它兼容亞馬遜S3云存儲(chǔ)服務(wù)，適合存儲(chǔ)大容量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片、視頻、日志文件等。

3、GlusterFS：GlusterFS 是一個(gè)成熟的分布式文件系統(tǒng)，由原班人馬開(kāi)發(fā)的另一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)是MINIO，但GlusterFS 本身也支持對(duì)象存儲(chǔ)功能。

4、OpenIO：OpenIO 是一種開(kāi)源對(duì)象存儲(chǔ)解決方案，用于管理和保護(hù)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有彈性和安全性。

5、Apache Ozone：Ozone 是 Hadoop 的可擴(kuò)展、冗余和分布式對(duì)象存儲(chǔ)，可以在容器環(huán)境中有效工作，支持多協(xié)議，如S3和Hadoop文件系統(tǒng)API 。

塊存儲(chǔ)服務(wù)

塊存儲(chǔ)服務(wù)將數(shù)據(jù)劃分為固定??的塊，并將這些塊存儲(chǔ)在獨(dú)?的設(shè)備上，每個(gè)塊都有唯?的地址，允許直接讀寫單個(gè)塊。

由于塊存儲(chǔ)提供了低延遲、?性能和隨機(jī)訪問(wèn)的優(yōu)勢(shì)，因此它特別適?于對(duì)存儲(chǔ)性能有較?要求的應(yīng)?場(chǎng)景，?如數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，虛擬機(jī)鏡像存儲(chǔ)等，這些特點(diǎn)也使其成為許多企業(yè)應(yīng)?的?選存儲(chǔ)模型。

開(kāi)源的塊存儲(chǔ)解決方案包括：

1、Ceph: Ceph 是一個(gè)統(tǒng)一的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，提供高性能、可靠性和可擴(kuò)展性的對(duì)象、塊和文件存儲(chǔ)。Ceph 特別適用于OpenStack環(huán)境，并且是許多云服務(wù)提供商的選擇。

2、Sheepdog: Sheepdog 是一個(gè)分布式塊存儲(chǔ)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單且易于維護(hù)。它提供了一些 Ceph 不支持的特性，比如多磁盤支持和集群范圍的快照功能。

?件存儲(chǔ)服務(wù)

?件存儲(chǔ)服務(wù)為??提供了類似傳統(tǒng)?件系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)，以?件和?錄的形式組織數(shù)據(jù)，并通過(guò)?絡(luò)協(xié)議（如 NFS、SMB）提供對(duì)這些?件的訪問(wèn)。

由于?件存儲(chǔ)允許多個(gè)??或設(shè)備同時(shí)訪問(wèn)相同的?件，?持?件的共享和協(xié)作， 因此它?常適?于需要共享數(shù)據(jù)和?持多??協(xié)同訪問(wèn)的場(chǎng)景，如企業(yè)共享?件、應(yīng)?程序配置?件等。

1、HDFS是Apache Hadoop項(xiàng)目的一部分，專為大數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)。它是一個(gè)高度可靠的存儲(chǔ)系統(tǒng)，適合部署在普通的硬件上，并且具備高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力。HDFS特別適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并支持大文件的存儲(chǔ)和處理。

2、GFS是Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，用于支持其大規(guī)模的數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。GFS特別優(yōu)化了對(duì)大型文件的存儲(chǔ)和訪問(wèn)，以及順序讀寫操作。

3、Ceph是一個(gè)開(kāi)源的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，提供了高性能、可靠性和可擴(kuò)展性的對(duì)象、塊和文件存儲(chǔ)。Ceph的設(shè)計(jì)目標(biāo)是易于管理，同時(shí)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)保護(hù)能力。

數(shù)據(jù)格式

在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，不同的文件格式有著不同的特點(diǎn)和優(yōu)化方向，適用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景。以下是二進(jìn)制格式、Parquet、Avro和ORC這四種文件格式的簡(jiǎn)要介紹和它們的主要應(yīng)用場(chǎng)景的區(qū)別：

二進(jìn)制格式

定義: 二進(jìn)制文件通常是指數(shù)據(jù)以二進(jìn)制形式存儲(chǔ)的文件，這種格式通常不是自描述的，需要特定的程序來(lái)解析。

應(yīng)用場(chǎng)景: 適用于需要高效率讀寫和存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，如某些特定的應(yīng)用程序或系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳輸。

Parquet

定義: Parquet是一個(gè)列存儲(chǔ)的文件格式，被設(shè)計(jì)為與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)兼容，支持嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

特點(diǎn): 高效的壓縮和編碼技術(shù)，優(yōu)化了對(duì)列的訪問(wèn)。

應(yīng)用場(chǎng)景: 適用于需要高效讀寫大量列式數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，特別是使用Spark或Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理時(shí)。

Parquet 的優(yōu)點(diǎn)包括:

? 列裁剪：只讀取需要的列，實(shí)現(xiàn)?效的列掃描，減少 IO 操作；

? 謂詞下推：因?yàn)?Parquet 中記錄了每?個(gè) Row group 的列統(tǒng)計(jì)信息，包括數(shù)值列

的 max/min，字符串列的枚舉值信息。這樣可以從源頭過(guò)濾掉不符合條件的數(shù)據(jù)，只讀取需要的數(shù)據(jù)，進(jìn)?步減少 IO 操作。

? 更?效的壓縮與編碼：因?yàn)橥?列的數(shù)據(jù)類型相同，所以可以針對(duì)不同列使?更合適的壓縮與編碼?式，降低磁盤存儲(chǔ)空間。

Avro

定義: Avro是Apache Hadoop項(xiàng)目的一部分，是一個(gè)數(shù)據(jù)序列化框架，提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和緊湊的二進(jìn)制格式。

特點(diǎn): 支持?jǐn)?shù)據(jù)的自描述性，可以自動(dòng)處理數(shù)據(jù)的序列化和反序列化。

應(yīng)用場(chǎng)景: 適用于需要跨語(yǔ)言操作數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，以及在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和存儲(chǔ)。

Avro 的優(yōu)點(diǎn)包括：

? ?持模式演進(jìn)。 它可以處理類似缺少字段、添加字段和更改字段等的模式更改。

? ?持跨編程語(yǔ)?實(shí)現(xiàn)。

? ?持復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如數(shù)組（arrays）,枚舉類型（enums）,maps 和unions。

ORC (Optimized Row Columnar)

定義: ORC是一個(gè)高效的列存儲(chǔ)和壓縮文件格式，專為Hadoop、Hive和Spark設(shè)計(jì)。

特點(diǎn): 優(yōu)化了讀寫性能，支持復(fù)雜的嵌套數(shù)據(jù)類型，提供了多種壓縮和編碼選項(xiàng)。

應(yīng)用場(chǎng)景: 適用于需要高效存儲(chǔ)和查詢大數(shù)據(jù)集的場(chǎng)景，特別是使用Hive或Spark SQL進(jìn)行交互式查詢時(shí)。

OCR 的優(yōu)點(diǎn)包括：

? 有多種?件壓縮?式，并且有著很?的壓縮?。

? 提供了多種索引，row、group、index、bloom、filter、index。

? ?持復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

? ?持事務(wù) ACID。

? ?持謂詞下推。

應(yīng)用場(chǎng)景區(qū)別

二進(jìn)制格式: 更多用于系統(tǒng)級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸例如常見(jiàn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，不是為大數(shù)據(jù)平臺(tái)特別優(yōu)化的。

Parquet: 由于其列存儲(chǔ)特性，非常適合于分析型應(yīng)用，特別是當(dāng)查詢涉及到大量列的選擇和過(guò)濾操作時(shí)。

Avro: 適合于需要跨不同系統(tǒng)和語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的場(chǎng)景，特別是在數(shù)據(jù)序列化和反序列化方面需要靈活性時(shí)。

ORC: 由于其優(yōu)化的讀寫性能，非常適合于需要快速查詢響應(yīng)的交互式數(shù)據(jù)分析環(huán)境。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)多采用Parquet、Avro、ORC 三種存儲(chǔ)格式。在選擇文件格式時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的使用模式、查詢的類型、系統(tǒng)的兼容性以及開(kāi)發(fā)和維護(hù)的成本。每種格式都有其優(yōu)勢(shì)和局限性，選擇最合適的格式可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能。

而這三種文件存儲(chǔ)格式并不能直接進(jìn)行數(shù)據(jù)展示和讀取，需要一個(gè)表格式工具對(duì)數(shù)據(jù)集文件進(jìn)行管理和以“表“的形式進(jìn)行展示。

Table Format 是表的抽象，將數(shù)據(jù)集?件組合起來(lái)，以單個(gè)“表”的形式呈現(xiàn)，允許?和?具與表數(shù)據(jù)?效交互，它本?并不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，只是定義了表的元數(shù)據(jù)信息以及數(shù)據(jù)?件的組織形式、統(tǒng)計(jì)信息以及上層引擎讀取和寫?的相關(guān) API。

開(kāi)放式表格式提供了額外的類數(shù)據(jù)庫(kù)功能，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)湖的優(yōu)化和管理開(kāi)銷。這些功能包括 ：

? ACID 事務(wù)：保證操作的原?性，保證數(shù)據(jù)的?致性

? 記錄級(jí)別的操作：允許單個(gè)?的插?、更新或刪除

? 索引：提?性能，如分區(qū)技術(shù)

? 并發(fā)控制：允許多個(gè)進(jìn)程同時(shí)讀寫相同的數(shù)據(jù)

? 模式演化：允許在表的?命周期內(nèi)添加或修改表的列

? 時(shí)間旅?：讓您能夠查詢過(guò)去某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)

目前三種主流的表格式：Iceberg、Hudi、Delta Lake是這三種開(kāi)源的技術(shù)，相關(guān)的功能對(duì)比可以參考文章《管理引擎如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)湖的ACID特性》

元數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)湖倉(cāng)（Lakehouse）的元數(shù)據(jù)管理是指在數(shù)據(jù)湖的基礎(chǔ)上增加數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理特性，特別是對(duì)數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)進(jìn)行組織、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)的過(guò)程。元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的"數(shù)據(jù)"，它可以包括數(shù)據(jù)的來(lái)源、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量、存儲(chǔ)位置、訪問(wèn)權(quán)限等信息。

Apache Hive中的Hive Metastore（HMS）是一個(gè)關(guān)鍵組件，它負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)的特征，如表的名稱、類型和存儲(chǔ)位置等。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)表時(shí)，表的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中，而其元數(shù)據(jù)則存儲(chǔ)在Hive Metastore中。Hive Metastore通常將這些元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)聯(lián)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，例如MySQL或PostgreSQL。自Hive 3.0起，Hive Metastore已經(jīng)完全獨(dú)立，可以單獨(dú)運(yùn)行，不依賴于Hive的其他組件，也可以被其他第三方服務(wù)作為元數(shù)據(jù)服務(wù)使用。

Hive Metastore的作用類似于圖書管理員，它詳細(xì)記錄了書籍的名稱、目錄和存放位置等信息。當(dāng)用戶需要查詢書籍時(shí)，圖書管理員能夠迅速提供所需的詳細(xì)信息。Hive Metastore的主要作用之一是幫助計(jì)算引擎快速定位并訪問(wèn)存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。通過(guò)元數(shù)據(jù)，計(jì)算引擎可以確定如何解析數(shù)據(jù)、執(zhí)行授權(quán)檢查以及高效地處理用戶查詢。

Hive Metastore的元數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因此必須確保其持久性、高可用性，并具備災(zāi)難恢復(fù)的能力。Hive Metastore的功能架構(gòu)可以參考Hive的官方文檔。其主要功能包括元數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢優(yōu)化。

數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)權(quán)限：

數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)權(quán)限功能是確保數(shù)據(jù)在整個(gè)生命周期中得到有效管理、保護(hù)和利用的一系列措施和工具。具體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)治理通常包括數(shù)據(jù)的質(zhì)量保證、數(shù)據(jù)的血緣追蹤、數(shù)據(jù)的分類和分級(jí)、以及數(shù)據(jù)的合規(guī)性管理。而數(shù)據(jù)權(quán)限功能則涉及到對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)控制，確保只有授權(quán)用戶才能訪問(wèn)特定數(shù)據(jù)，以保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

以下是常見(jiàn)的開(kāi)源框架Range、Atlas、DataHub的情況：

1、Apache Atlas :

Apache Atlas 是一個(gè)提供數(shù)據(jù)治理和元數(shù)據(jù)管理框架的開(kāi)源項(xiàng)目，它是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

Atlas 支持對(duì)各種Hadoop和非Hadoop元數(shù)據(jù)類型的管理，并且提供了豐富的REST API進(jìn)行集成。

它能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)血緣的追溯到字段級(jí)別，并對(duì)權(quán)限有很好的控制。

Atlas 使用Hbase存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，Solr實(shí)現(xiàn)索引，還包括Ingest/Export組件、類型系統(tǒng)、圖形引擎等核心機(jī)制。

2、Range

Range 通常指的是Apache Ranger，它是一個(gè)數(shù)據(jù)權(quán)限管理和數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制的框架。

Ranger 提供了細(xì)粒度的訪問(wèn)控制，支持角色基于的訪問(wèn)控制，并能夠與多種數(shù)據(jù)源集成。

它能夠記錄和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)訪問(wèn)活動(dòng)，生成訪問(wèn)審計(jì)報(bào)告，幫助企業(yè)滿足合規(guī)性要求。

3、DataHub:

DataHub 是LinkedIn開(kāi)源的元數(shù)據(jù)搜索和發(fā)現(xiàn)工具，后繼發(fā)展為一個(gè)全面的元數(shù)據(jù)平臺(tái)。

DataHub 提供了端到端的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)可觀察性和數(shù)據(jù)治理功能。

它支持實(shí)時(shí)的元數(shù)據(jù)捕捉框架，可以實(shí)時(shí)感應(yīng)元數(shù)據(jù)的變化，并支持標(biāo)簽、術(shù)語(yǔ)表、業(yè)務(wù)域等元數(shù)據(jù)的管理。

DataHub 還提供了豐富的權(quán)限支持，并且具有跨數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)可視化工具的搜索與發(fā)現(xiàn)功能。

這些框架各有特點(diǎn)，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的框架進(jìn)行數(shù)據(jù)治理和權(quán)限管理。例如，如果用戶主要關(guān)注Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)治理，可能會(huì)選擇Apache Atlas；如果需要一個(gè)更廣泛的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制和權(quán)限管理解決方案，可能會(huì)選擇Apache Ranger；而如果用戶需要一個(gè)現(xiàn)代的數(shù)據(jù)棧元數(shù)據(jù)平臺(tái)，可能會(huì)選擇DataHub。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)

向量數(shù)據(jù)庫(kù)的主要作用是存儲(chǔ)、索引和搜索高維向量數(shù)據(jù)，這些向量通常用于表示各種類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖像、視頻、音頻和文本等。它們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域中尤為重要，因?yàn)檫@些領(lǐng)域經(jīng)常需要處理和分析大量的高維數(shù)據(jù)。以下是向量數(shù)據(jù)庫(kù)的一些關(guān)鍵作用和應(yīng)用場(chǎng)景：

向量數(shù)據(jù)庫(kù)的作用：

1、高效的相似性搜索：向量數(shù)據(jù)庫(kù)能夠快速檢索與查詢向量最相似的向量。

2、高維數(shù)據(jù)索引：它們使用特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織高維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)快速訪問(wèn)。

3、支持機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：向量數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)常與機(jī)器學(xué)習(xí)模型配合使用，用于存儲(chǔ)和檢索模型生成的嵌入向量。

4、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理：能夠處理和關(guān)聯(lián)來(lái)自不同數(shù)據(jù)源（如圖像、文本和聲音）的數(shù)據(jù)。

應(yīng)用場(chǎng)景：

1、推薦系統(tǒng)：通過(guò)分析用戶行為和偏好，提供個(gè)性化推薦。

2、圖像和視頻檢索：通過(guò)視覺(jué)特征的向量化，實(shí)現(xiàn)快速的圖像和視頻搜索。

3、自然語(yǔ)言處理：在文本分析和語(yǔ)義搜索中使用文本向量。

4、生物信息學(xué)：用于基因序列分析和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。

5、社交媒體分析：分析社交媒體數(shù)據(jù)，識(shí)別模式和趨勢(shì)。

6、實(shí)時(shí)監(jiān)控和欺詐檢測(cè)：實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流，檢測(cè)異常行為。

開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)的特性：

Milvus：

提供高效的向量檢索能力，適合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域。

支持多種索引類型，如倒排索引、HNSW、IVF等。

支持多種相似度度量方法，包括歐氏距離和余弦相似度。

可擴(kuò)展性強(qiáng)，支持云環(huán)境部署，具有云原生支持。

提供多種語(yǔ)言的SDK，易于集成和使用。

Chroma：

優(yōu)化了查詢處理過(guò)程，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢和更新。

適合在Jupyter Notebook上進(jìn)行開(kāi)發(fā)、測(cè)試和生產(chǎn)。

特別適合處理多媒體內(nèi)容，如音頻和視頻搜索。

Weaviate：

使用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織數(shù)據(jù)，支持向量索引和近似最近鄰搜索。

集成了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如Transformer，用于自動(dòng)向量化。

架構(gòu)模塊化，可擴(kuò)展，支持自定義模塊。

提供RESTful API和GraphQL接口，以及多種客戶端庫(kù)。

這些特性使得Milvus、Chroma和Weaviate在處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色，能夠滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)

圖數(shù)據(jù)庫(kù)的主要作用是存儲(chǔ)和查詢以圖結(jié)構(gòu)組織的數(shù)據(jù)，它特別擅長(zhǎng)處理和分析復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。以下是圖數(shù)據(jù)庫(kù)的一些關(guān)鍵作用和主要應(yīng)用場(chǎng)景：

圖數(shù)據(jù)庫(kù)的作用：

處理復(fù)雜關(guān)系：圖數(shù)據(jù)庫(kù)能夠高效地處理和查詢高度連接的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

深度關(guān)系查詢：圖數(shù)據(jù)庫(kù)能夠快速進(jìn)行深度關(guān)系查詢，找出多跳關(guān)系。

模式識(shí)別：圖數(shù)據(jù)庫(kù)適用于識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)等場(chǎng)景中的模式和社區(qū)。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：許多圖數(shù)據(jù)庫(kù)支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的插入、更新和查詢。

路徑搜索和分析：圖數(shù)據(jù)庫(kù)能夠快速找到圖中的最短路徑、循環(huán)等。

主要應(yīng)用場(chǎng)景：

社交網(wǎng)絡(luò)分析：分析用戶關(guān)系、社交圈、影響力分析等。

推薦系統(tǒng)：基于用戶行為和偏好提供個(gè)性化推薦。

欺詐檢測(cè)：在金融領(lǐng)域，用于檢測(cè)信用卡欺詐、保險(xiǎn)欺詐等。

知識(shí)圖譜：構(gòu)建和查詢大規(guī)模的知識(shí)圖譜，用于問(wèn)答系統(tǒng)、智能助手等。

網(wǎng)絡(luò)安全：用于網(wǎng)絡(luò)安全威脅分析、攻擊模式識(shí)別等。

供應(yīng)鏈管理：追蹤產(chǎn)品流向、管理復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)。

開(kāi)源圖數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)：

Neo4j：

是一個(gè)原生圖數(shù)據(jù)庫(kù)，專為圖數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢進(jìn)行了優(yōu)化。

支持“無(wú)索引鄰接(index-free adjacency)”特性，提供快速的關(guān)系查詢。

提供Cypher查詢語(yǔ)言，專門用于圖數(shù)據(jù)的查詢。

JanusGraph：

是一個(gè)可擴(kuò)展的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)，可以與多種存儲(chǔ)后端（如Apache Cassandra、HBase等）集成。

支持Apache TinkerPop圖計(jì)算框架，允許進(jìn)行復(fù)雜的圖算法計(jì)算。

提供對(duì)多種索引后端的支持，如Elasticsearch、Solr等。

TuGraph：

是一個(gè)分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)，由螞蟻金服開(kāi)發(fā)。

支持PB級(jí)別的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理。

提供了對(duì)Gremlin查詢語(yǔ)言的支持。

ByteGraph：

由字節(jié)跳動(dòng)開(kāi)發(fā)的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

專為處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，支持高并發(fā)訪問(wèn)和水平擴(kuò)展。

支持多種圖算法，適用于復(fù)雜的圖分析場(chǎng)景。

這些圖數(shù)據(jù)庫(kù)各有特點(diǎn)，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)和部署。

OLAP分析引擎

OLAP（在線分析處理）分析引擎是一種數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，它專門設(shè)計(jì)用于快速響應(yīng)多維數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢、聚合和分析操作。OLAP引擎通常用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，支持業(yè)務(wù)分析、決策支持系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘活動(dòng)。

OLAP分析引擎的關(guān)鍵特性：

1、多維數(shù)據(jù)模型：OLAP引擎使用多維數(shù)據(jù)模型（如星型模型或雪花模型）來(lái)組織數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)可以按照不同的維度和層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。

2、預(yù)聚合技術(shù)：通過(guò)預(yù)計(jì)算和存儲(chǔ)匯總數(shù)據(jù)，OLAP引擎能夠快速響應(yīng)匯總查詢。

3、快速查詢性能：OLAP引擎優(yōu)化了讀取操作，可以快速執(zhí)行數(shù)據(jù)的切片、切塊（slice-and-dice）和其他多維分析操作。

4、數(shù)據(jù)立方體：支持?jǐn)?shù)據(jù)立方體操作，允許用戶從不同角度查看和分析數(shù)據(jù)。

5、下鉆和上卷：允許用戶深入查看詳細(xì)數(shù)據(jù)（下鉆）或查看匯總數(shù)據(jù)（上卷）。

6、并行處理：現(xiàn)代OLAP引擎支持并行處理，以提高查詢性能和縮短響應(yīng)時(shí)間。

開(kāi)源的OLAP分析引擎的對(duì)比分析可以參見(jiàn)文章《常見(jiàn)OLAP分析引擎的對(duì)比分析》

數(shù)據(jù)處理引擎

數(shù)據(jù)處理引擎在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中扮演著核心角色，它們主要用于執(zhí)行批處理（批量數(shù)據(jù)處理）和流處理（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理）。以下是數(shù)據(jù)處理引擎的主要作用和應(yīng)用場(chǎng)景：

主要作用：

1、批處理：處理存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)中的靜態(tài)數(shù)據(jù)集，通常用于不需要即時(shí)結(jié)果的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

2、流處理：處理實(shí)時(shí)生成的數(shù)據(jù)流，如日志文件更新、傳感器數(shù)據(jù)、社交媒體活動(dòng)等，通常需要快速響應(yīng)。

3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，或?qū)?shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)遷移到另一個(gè)系統(tǒng)。

4、數(shù)據(jù)聚合：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和聚合操作，以生成報(bào)告或儀表板。

5、數(shù)據(jù)清洗：識(shí)別和糾正（或刪除）數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

6、機(jī)器學(xué)習(xí)：訓(xùn)練模型和進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

常見(jiàn)的流批引擎是spark和flink引擎，相關(guān)特性分析對(duì)比參考文章《Flink流批一體引擎：曾經(jīng)火爆一時(shí)，現(xiàn)在是否能夠真正取代Spark引擎？》

數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢引擎

聯(lián)邦查詢引擎（Federated Query Engine）是一種特殊的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢引擎，它能夠跨越多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源執(zhí)行查詢，而無(wú)需將數(shù)據(jù)物理地集中存儲(chǔ)在一個(gè)地方。這種引擎通過(guò)定義數(shù)據(jù)源之間的邏輯關(guān)系，允許用戶像操作單一數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，執(zhí)行跨數(shù)據(jù)源的查詢。

主要作用：

1、跨數(shù)據(jù)源查詢：允許用戶編寫單一查詢，同時(shí)搜索多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源。

2、數(shù)據(jù)虛擬化：提供一個(gè)虛擬的數(shù)據(jù)層，隱藏了底層數(shù)據(jù)源的復(fù)雜性。

3、避免數(shù)據(jù)遷移：不需要將數(shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)遷移到另一個(gè)系統(tǒng)，減少了數(shù)據(jù)遷移的成本和風(fēng)險(xiǎn)。

4、統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問(wèn)：為不同的數(shù)據(jù)源提供一個(gè)統(tǒng)一的訪問(wèn)接口或API。

5、提高查詢效率：通過(guò)優(yōu)化查詢計(jì)劃，減少數(shù)據(jù)傳輸和處理時(shí)間。

6、數(shù)據(jù)隱私和安全：可以控制對(duì)不同數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)權(quán)限，增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性。

以上就是數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的開(kāi)源技術(shù)棧，文中所述都是常見(jiàn)的技術(shù)框架，可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行技術(shù)選型。