实时湖仓（Real-time Data Lakehouse）是一种数据架构模式，将数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的特点结合在一起，以实现高效的数据存储、处理和分析。
传统的数据仓库通常采用结构化数据模型和批量处理方式，适用于规范化的数据分析和报表生成。而数据湖则是一种无模式（Schema-less）的存储系统，可以容纳各种类型和格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖的优势在于灵活性和可扩展性，但在数据查询和分析时可能存在性能问题。
实时湖仓结合了数据湖和数据仓库的优势，既可以容纳各种类型的数据，又可以支持实时数据处理和分析。实时湖仓的关键特点包括：
实时数据采集：实时湖仓可以接收来自多个数据源的实时数据流，并将其存储在数据湖中。这些数据源可以包括传感器数据、日志数据、用户行为数据等。
结构化和半结构化数据管理：实时湖仓可以处理结构化和半结构化数据，提供数据模型和架构的灵活性。
实时数据处理：实时湖仓支持实时数据处理和分析，可以通过流处理技术对数据进行实时计算、过滤、聚合等操作。
批量数据处理：实时湖仓也可以支持批量数据处理，以适应不同的分析需求。
数据质量管理：实时湖仓提供数据质量管理功能，包括数据清洗、去重、校验等，确保数据的准确性和一致性。
数据查询和分析：实时湖仓提供灵活的查询和分析能力，可以支持实时的数据探索和可视化。
