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“Lakehouse” 是一个相对新的概念，是大数据理论中的一个重要发展方向。它试图结合传统的数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的优点，以创造一种更为灵活和强大的数据管理体系。

在传统的大数据架构中，数据湖用于存储原始、未加工的数据，而数据仓库则用于存储经过加工和清洗的数据，供企业分析和报告使用。但是，这两种架构各自存在一些限制。数据湖可能存在数据质量、一致性和管理方面的问题，而数据仓库则可能面临处理实时数据和半结构化数据的挑战。

与此同时，Lakehouse通过引入数据仓库的概念，为数据湖增加了一些关系数据库的特性，例如数据质量管理、元数据管理、数据模型和查询优化等。这些功能使得企业可以更好地管理和分析数据，并更容易地从数据中获取有价值的信息和洞见。

Lakehouse 的理念是将数据湖和数据仓库的特点结合起来，实现在单一平台上同时具备存储原始数据和经过加工数据的能力。Lakehouse 架构通常基于云原生技术，利用云服务的弹性和存储能力。它将数据湖的灵活性与数据仓库的结构化和查询能力相结合，提供了一种更为综合和全面的数据管理解决方案。

Lakehouse 架构的一些关键特点包括：

1. 实时数据处理：Lakehouse 可以处理实时数据流，同时支持批处理操作，从而满足了实时分析和报告的需求。

2. ACID 事务：Lakehouse 提供了 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务支持，确保数据的完整性和一致性。

3. 数据质量和一致性：Lakehouse 架构重视数据质量和一致性，通