数据湖与数据仓库融合：Hudi、Iceberg、Delta Lake 实践对比
在实时与离线一体化的今天，数据湖与数据仓库边界不断融合，越来越多企业选用如 Hudi、Iceberg、Delta Lake 等开源方案实现统一的数据存储、计算、分析平台。本篇将围绕以下关键点，展开实战对比与解决方案分享：
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✅ 实时写入能力
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✅ ACID 保证
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✅ 增量数据处理能力
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✅ 流批一体
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✅ Schema 演进能力
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✅ 平台选型建议
一、架构演进背景
传统离线数仓存在写入慢、不支持更新、资源割裂等问题，数据湖则强调存储与计算分离、统一元数据管理、支持多引擎读写（如 Hive / Flink / Spark / Trino），推动流批一体。
二、三大主流开源方案概览
| 特性 \ 引擎 | Apache Hudi | Apache Iceberg | Delta Lake |
|---|---|---|---|
| 写入模式 | MOR / COW | Append-only / Merge-on-read | Append-only / Update |
| 并发写支持 | ✅（支持乐观锁） | ✅（支持快照隔离） |