从 Hadoop 迁移到数据湖仓架构，代表着数据基础设施的重大进步。虽然 Hadoop 曾经凭借其强大的批处理能力统治大数据领域，但如今组织机构寻求更加敏捷、经济高效和现代化的解决方案。尤其是在他们越来越多地开展人工智能项目时。Hadoop 根本无法满足人工智能的需求。

相反，越来越多的机构正在迁移到数据湖仓架构，该架构结合了数据湖和数据仓库的优势，并提供处理现代数据工作负载所需的扩展性、性能和实时能力。

Hadoop 的局限性

Hadoop 是为不同的数据处理时代而设计的。其单体架构将存储 (HDFS) 和计算 (MapReduce) 紧密耦合，使其无法独立或有效地扩展。高运营开销、依赖 Hive 等复杂的相互依赖系统进行查询，以及对交互式工作负载的性能低下，使得 Hadoop 随着数据需求的增长而变得越来越不吸引人。这些限制导致组织机构重新思考数据管理方法，寻求能够降低复杂性和成本，同时提高性能的替代方案。

数据湖仓的出现

数据湖仓通过融合数据湖的灵活性和数据仓库的结构和性能，解决了 Hadoop 的缺点。使用湖仓架构，您可以在 MinIO 企业对象存储 中以开放式表格格式存储大量原始数据和结构化数据。该架构支持实时分析和批处理，并使用针对对象存储进行了优化的查询引擎。这种方法带来了更加灵活、经济高效和可扩展的数据基础设施。

迁移策略：分阶段方法

从 Hadoop 迁移到数据湖仓需要仔细的规划和执行。目标是以最小的中断来实现数据平台的现代化。以下是一个分步指南，可帮助您顺利过渡。

1. 双重摄取策略：从并行操作开始

从双重摄取策略开始，您将继续将数据馈送到 Hadoop 环境中，同时将其摄取到高性能对象存储中。这种方法允许您测试新的工作流，而不会中断现有操作，并且还可以作为迁移阶段中减少风险的备份策略。

2. 将数据迁移到云原生对象存储

数据湖仓的核心是云原生对象存储，与 HDFS 相比，它提供了几乎无限的容量和更低的维护成本。重要的是选择专门为人工智能打造并针对大型数据集进行了优化的对象存储，例如 MinIO 企业对象存储。对于迁移过程，请使用 Apache DistCP 等工具进行批量迁移的数据传输，并使用 Rclone 等工具进行持续同步或更小的数据集。

3. 升级您的查询引擎

切换到现代查询引擎，例如 Trino 或 Dremio，对于提高性能和支持复杂的高并发工作负载至关重要。这些引擎提供亚秒级的查询响应，并且可以跨各种数据源联合查询，从而为整个组织提供统一的数据视图。增强的查询性能不仅提高了数据可访问性，还使整个部门的数据使用民主化。您通常可以在迁移数据之前，尽早更换查询引擎，以便在关闭 Hadoop 的数据流之前，让最终用户了解并熟悉新流程。

4. 重新配置数据处理管道

在 Hadoop 中，数据处理通常使用 MapReduce 作业或 Hive 脚本执行。要使这些工作流现代化，请考虑将管道转换为使用支持批处理和流数据处理的开源工具。例如，Apache Flink 和 Apache Beam 都提供通用的数据处理框架，适用于各种工作负载。

5. 采用开放式表格格式，以实现更好的数据治理

采用开放式表格格式，例如 Apache Iceberg、Apache Hudi 和 Delta Lake，是启用 ACID 事务、时光倒流和模式演变等功能的关键步骤。这些功能确保了数据完整性，并允许在提供对数据访问的细粒度控制的同时，无缝更新数据。实施开放式表格格式可以增强治理并简化整个湖仓的数据管理。

释放数据的全部潜力

通过从 Hadoop 迁移到数据湖仓，组织机构可以降低成本、简化操作并启用实时分析。此举支持可扩展的数据存储和高性能查询功能，这对于充分利用现代数据工作负载的潜力至关重要。

成功的迁移的关键在于分阶段方法，该方法逐步将数据和工作负载迁移到湖仓架构，最大程度地减少停机时间和中断。通过正确的规划，您的组织可以将遗留数据基础设施转变为稳健的、面向未来的平台。

您可以从采用分阶段方法并利用现代数据技术来推动业务敏捷性和性能开始您的旅程。如果您正在准备现代化数据架构并释放数据的全部价值，请随时联系我们。