主要观点总结
本文是对数据湖技术成熟度曲线的讲解说明，涉及数据湖的应用架构、设计原则、存储与文件类型、核心功能及其在数据领域的应用。文章从湖仓架构模式、数据湖设计原则、存储与文件类型、数据湖核心功能、数据湖在数据领域的应用等5个方面进行了阐述，并介绍了主流的数据湖引擎组件和功能设计原则。
关键观点总结
关键观点1: 数据湖技术成熟度曲线讲解的主要内容
本文讲解了数据湖技术的成熟度曲线，包括技术成熟度、业务价值、技术周期和管理协作难度四大维度。评价了技术点的前瞻期、成长期、热门期、衰退期和成熟期，并介绍了四大开源产品：Hudi、Iceberg、Delta Lake和Paimon。
关键观点2: 数据湖常见的架构模式
介绍了湖上建仓、仓上建湖、湖仓融合和湖仓一体等四种数据湖常见的架构模式，以及各模式的特点和适用场景。
关键观点3: 数据湖设计原则
强调了良好的规划和设计对数据湖的扩展性、稳定性、研发效率和应用效率的重要性，并介绍了当前主流数据湖引擎组件在功能设计时考虑的原则，如一体化架构、弹性高可用、数据治理加强等。
关键观点4: 数据湖的存储与文件类型
阐述了存算分离是数据湖技术的基础核心能力单元，云存储在成本上的优势使得数据湖技术在对云存储的支持上较为完善。同时介绍了主流的数据格式如Avro、Parquet、ORC等。
关键观点5: 数据湖的核心功能
详细解释了数据湖的核心功能，如Upsert能力、Schema进化能力、Hidden Partition/Generated Column以及批流一体等，并介绍了Delta Lake、Hudi、Iceberg、Paimon等技术在这个领域的实现和特点。
关键观点6: 数据湖在数据领域的应用
描述了数据湖技术在离线数仓建设方向的应用，如实时入湖、增量分区、状态变化类实体宽表的建设等。同时介绍了数据湖技术如何提升OLAP的服务效率，为机器学习、人群圈选等服务提供集成的多特征数据。
文章预览
在当今数据驱动业务的时代，企业对数据应用、数据分析的需求日益增长，同时伴随着业务的快速发展带来数据规模快速增长，而且企业数据类型(文本日志、图文、音频、视频、特征、对象等)不断扩展，对企业数据的建设、管理(含治理)、应用提出更高的要求和挑战。 数仓作为承载企业数据建设、管理、应用的主要载体，其通过ETL(Extract, Transform, Load)对数据进行结构化加工，形成具有层次结构、面向主题的数据资产，借助AI/BI的产品化能力，以数据形态具象化业务事实，实现业务数据的洞察和归因，从而辅助数据使用者做出正确高效的业务决策。 但是，受限于数仓设计架构和技术水平的制约，复杂业务带来越来越多的数据类型，大模型与算法的广泛应用带来的数据特征工程的发展，因数据多样性 & 复杂度 & 模型特征给数据治理带来了新挑战和诉求
………………………………
