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（1）DeltaLake的计算和存储天然分离，用户可以进行更灵活的资源调度。
（2）LakeHouse依赖于可以无限扩容的对象存储服务，其元数据的处理也依赖于高扩展性的Spark作业，用户无须关心存储容量的问题。
（3）开放的数据格式可以让数据在不同系统之间的迁移更加顺畅。
（4）与数据湖相同，Lakehouse同时支持结构化、半结构化与非结构化的数据。
（5）批流一体。与lambda架构不同，Lakehouse能够做到真正的批流一体，从而简化数据的架构。
以上内容摘自《Databricks数据洞悉》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8545可下载完整版
2022-07-29 10:33:09赞同 展开评论 打赏
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