从Lambda到湖仓一体：工商信息商业查询平台的数据架构升级

引言

随着信息化时代的到来，信息服务行业的重要性日益凸显。工商信息商业查询平台作为连接企业和市场的桥梁，其数据处理和分析能力直接影响到用户体验和决策效率。本文将通过某平台的实际案例，详细解析其从Lambda架构到湖仓一体架构的演进过程，并分享相关的实践经验。

Lambda架构的局限

Lambda架构曾广泛应用于大数据处理领域，其核心思想是将数据分为批处理层和实时处理层，以应对不同的数据处理需求。然而，随着数据量的爆炸性增长和实时性要求的提高，Lambda架构逐渐暴露出一些问题：

1. 数据冗余：批处理和实时处理分别维护两套数据，增加了存储成本和管理复杂度。
2. 维护复杂：两套系统需要分别维护，增加了开发和运维成本。
3. 实时性受限：尽管实时处理层能够较快地响应数据变化，但批处理层仍存在延迟。

湖仓一体的兴起

为了解决上述问题，数据湖和数据仓库的融合成为趋势，即湖仓一体架构。该架构结合了数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，实现了数据的统一存储和高效处理。

• 数据湖：存储各种类型的数据（结构化、半结构化、非结构化），支持大规模数据的存储和灵活处理。
• 数据仓库：对数据进行清洗、转换和聚合，为分析提供标准化的数据模型。

工商信息商业查询平台的湖仓一体实践

背景

该工商信息商业查询平台面临企业公开信息频繁变更的挑战，如注册资本、股权结构等。为了确保数据的准确性和实时性，平台决定升级其数据处理架构。

架构演进

自2020年起，平台开始搭建基于Doris的湖仓一体架构，具体步骤如下：

1. 数据入湖：使用Hadoop作为数据湖，存储来自不同源的数据（如APP埋点、服务器日志、业务系统数据库等）。
2. 数据清洗与转换：通过Spark等大数据处理工具对数据进行清洗和转换，以满足分析需求。
3. 数据加载到Doris：将清洗后的数据加载到Doris中，利用其高性能的查询能力支持实时和离线分析。
4. 统一查询接口：通过Doris提供的统一查询接口，支持BI分析、离线计算、C端高并发查询等多种业务需求。

实践成果

• 提升实时性：Doris支持实时数据写入和查询，显著提升了数据的实时性。
• 降低存储成本：避免了数据冗余，降低了存储成本。
• 简化运维：统一的数据处理和分析平台降低了运维复杂度。
• 增强分析能力：支持复杂的查询和分析需求，提升了平台的决策支持能力。

关键技术点

• Doris：作为湖仓一体的核心组件，提供了高性能的查询和分析能力。
• Hadoop：作为数据湖的基础，支持大规模数据的存储和处理。
• Spark：用于数据的清洗和转换。
• Flink（可选）：对于需要更低延迟的实时数据处理场景，可以考虑引入Flink。

结论

通过从Lambda架构到湖仓一体架构的演进，该工商信息商业查询平台成功提升了数据处理效率和实时性，降低了存储成本和运维复杂度。这一实践不仅为信息服务行业提供了宝贵的参考经验，也为整个行业的发展和创新注入了新的动力。未来，随着技术的不断进步和业务需求的不断变化，湖仓一体架构将继续发挥其优势，为企业数字化转型提供更加坚实的技术支撑。