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这种存储架构被称为数据湖(DataLake)。另一方面，这和以像农场里的仓库一样，将数据像瓜果一样收集后清洗好，库Warehouse)。一个个摆放整齐，这种存储架构被称为数和近儿年，在技术进步和商业发展的推动Lakehouse)的数据存储模式开始出现。湖仓一体模式将数#性和数据仓库的易用性、规范性、高性能等业闪来降本、省时、省力等多种好处。“降本:湖仓一体模式可以降低数据流动的成本，相当3省时:湖仓一体模式可以降低时延，类似于省掉节，这样可以节省搬运时间。存储也可然后在仓中仓库〈Data下，“湖仓一体”(Data特点融合起来，湖的灵活能够为企F把天然农场变成了粮仓。了农作物从农田搬运到仓库的环“省力:对企业而言，湖仓一体模式可以避免在数据架构层面不必要的复建设。无论是数据湖模式还是湖仓一体模式，都更加符合当前AIGC提取各类非结构化数据和结构化数据训练使用的需求。根据市场IMARC测算，全球数据湖市场规模在2021年达到了74亿美元，并预计2022一2027年复合年增长率为26.4%6，预计2027年全球数达300亿美元，5可见增长潜力之大。数力，因此如何从数据斋中查询与处数据束显得更为重要。查询与处理的时效，可以将涉及这个环节的公司分为两类:型公司和实时处理型公司。1.异步处理型公司简单地说

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，有异步处理指的是数下的处过程并非同步进研究公司中湖市场规模湖具有如此大的增长潜根据数据异步处行，而是分不同步又依次进行。这里划分的几步处理型公司并非指公司不具备实时处的能力，而是数据服务主要针对的业务场景是异步截全2022年12月初，数据查询与卉步处理型公司中有两家公头迅狐，{1二是Starburst，当时的最新估值是33.5亿美元。工作的。司发展势得关注:一是Databricks，当时的最新估值是380亿美元;2013年，通用计算引擎ApacheSpark的创始团队出于对Spark商业化的考虑成立了Databricks公司。自此，Databricks就像架在数据湖之间的桥梁，通过文持行业特定的文件格式、数据共享和流处理等方式，让数据的访问和预处理变得更加便捷。Databricks提供了一个名为DeltaSharing的开源功能，可以实现数据的跨区域共享，从而提高工作协同效率。另外，Databricks针对特定行业特定文件格式的数据处理需求，一直在探索有针对性的垂直产品。比如，针对不同医院的电子病历格式上会存在细微差异的问题，Databricks可以对电子病例的原始数据进行访问和预处，从而形成格式统一的结构化数据。Databricks的首席测试官ccrg)马泰。扎哈里亚(MateiZahar

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ia)在2022年12月接受采访时表示:“Databricks在前三大超大规模数据中心里运行痢超过5000万台虚拟机，有1000多家公司在使用DeltaSharing进行数据交互。”5可以说，Databricks是一个联结数据湖仓架构的枢纽，而这份枢纽所带来的数据价值也收获了投资人的广泛认可。Starburst是一家缘起于Facebook开源项目的数据分析公司。它提供了一种解雇方案，可以让用户随时随地快速轻松地访问数据。Starburst的历史可以追溯到2012年Facebook的开源项目Presto。Presto最初是为了满足Facebook大规模数据快速查询的需求而建立的。2013年，Presto的初始版本在Facebook上线使用并开源，自此之后，包括亚马逊、条飞和领英在内的其他科技公司也都开始使用。直到2017年，为了更大规模动Presto的使用，Startburst得以成立，并在一段时间的发展中收获了资本市场的青睐。2.实时处理型公司与异步处理型公司类似，实时处理型公司指的是主要针对实时处需求的公司提供数据服务。截至2022年12月初，数据查询与实时处型公司中有两家公司值得关注:一是ClickHouse，当时的最新佑1是20亿美元;二是Inmply，当时的最新估值是11亿美元。