湖屋参考体系结构（下载）

项目
2025/05/13

本文从数据源、引入、转换、查询和处理、服务提供、分析和存储等方面提供了针对湖屋的体系结构指导。

每个参考体系结构都有一个 11 x 17 (A3) 格式的可下载 PDF。

虽然 Databricks 上的湖屋是一个与大型合作伙伴工具生态系统集成的开放平台，但参考体系结构仅关注 Azure 服务和 Databricks 湖屋。显示的云提供商服务是为说明这些概念而选取的，并不完全涵盖所有服务。

Azure Databricks 湖屋的参考体系结构。

下载：Azure Databricks 湖屋的参考体系结构

Azure 参考体系结构显示了针对引入、存储、服务提供以及分析的以下 Azure 特定服务：

用作 Lakehouse Federation 的源系统的 Azure Synapse 和 SQL Server
用于流式引入的 Azure IoT 中心和 Azure 事件中心
用于批量引入的 Azure 数据工厂
Azure Data Lake Storage Gen 2 （ADLS）作为数据和 AI 资产的对象存储
Azure SQL DB 和 Azure Cosmos DB，用作操作数据库
Azure Purview，用作企业目录，UC 会将架构和世系信息导出到该目录中
Power BI，用作 BI 工具

参考体系结构的组织

参考体系结构是沿以下“泳道”构造的：数据源、引入、转换、查询/处理、服务提供、分析，以及存储：

来源

可通过三种方法将外部数据集成到数据智能平台：
- ETL：该平台支持与提供半结构化和非结构化数据的系统（例如传感器、IoT 设备、媒体、文件和日志）以及关系数据库或业务应用程序的结构化数据集成。
- Lakehouse Federation：关系数据库等 SQL 源可以集成到 Lakehouse 和 Unity Catalog 中，无需 ETL。在这种情况下，源系统数据由 Unity 目录管理，查询将推送到源系统。
- 目录联合：Hive 元存储目录也可以通过目录联合集成到 Unity 目录中，从而允许 Unity 目录控制 Hive 元存储中存储的表。
摄入

通过批处理或流式处理将数据引入湖屋：
- 可以使用 Databricks 自动加载程序直接加载传送到云存储的文件。
- 为了将数据从企业应用中批量导入 Delta Lake，Databricks lakehouse 依赖于合作伙伴引入工具，这些工具为这些记录系统提供了特定的适配器。
- 可以使用 Databricks 结构化流式处理直接从事件流系统（例如 Kafka）引入流式处理事件。流式处理源可以是传感器、IoT 或变更数据捕获流程。
存储
- 数据通常存储在云存储系统中，其中 ETL 管道使用奖牌体系结构以特选的方式存储数据，如 Delta 文件/表或 Iceberg 表。
转换和查询/处理
- Databricks lakehouse 使用其引擎 Apache Spark 和 Photon 执行所有转换和查询。
- DLT 是一个声明性框架，用于简化和优化可靠、可维护且可测试的数据处理管道。
- Databricks Data Intelligence Platform 由 Apache Spark 和 Photon 提供支持，支持两种类型的工作负载：通过 SQL 仓库的 SQL 查询，以及通过工作区群集的 SQL、Python 和 Scala 工作负载。
- 对于数据科学（ML 建模和生成式 AI），Databricks AI 和机器学习平台提供了专门用于 AutoML 和为 ML 作业编写代码的 ML 运行时。所有数据科学和 MLOps 工作流都得到 MLflow 的最佳支持。
服务

对于数据仓库（DWH）和 BI 用例，Databricks lakehouse 提供 Databricks SQL，该数据仓库由 SQL 仓库提供支持。
- 对于机器学习，马赛克 AI 模型服务是一种可缩放的实时企业级模型服务功能，托管在 Databricks 控制平面中。
- 操作数据库：外部系统（例如操作数据库）可用于存储最终数据产品并将其交付给用户应用程序。
- 协作：业务合作伙伴通过 Delta Sharing 安全地访问所需的数据。基于 Delta Sharing，Databricks 市场是一个用于交换数据产品的开放论坛。
分析
- Data Intelligence Platform 还提供了仪表板来构建数据可视化效果并共享见解。
集成
- Databricks 平台与标准标识提供者集成，用于用户管理和单一登录 (SSO)。
- HuggingFace 等外部 AI 服务可以直接在 Databricks 智能平台内使用。
- 外部业务流程协调程序可以使用全面的 REST API 或专用连接器连接到外部业务流程工具，例如 Apache Airflow。
- Unity 目录用于 Databricks 智能平台中的所有数据和 AI 治理，并且可以通过 Lakehouse Federation 将其他数据库集成到其治理中。
  
  此外，Unity Catalog 可以集成到其他企业目录中，例如 Purview。有关详细信息，请联系企业目录供应商。

所有工作负载的常见功能

此外，Databricks 湖仓还提供了可以支持所有工作负载的管理功能：

数据和 AI 治理

Databricks Data Intelligence Platform 中的中央数据和 AI 治理系统是 Unity Catalog。 Unity Catalog 提供了单一位置来管理适用于所有工作空间的数据访问策略，并支持在湖屋中创建或使用的所有资产，例如表、卷、功能（功能存储）和模型（模型注册表）。可以使用 Unity Catalog 在对 Azure Databricks 运行的查询中捕获运行时数据世系。

自动化和业务流程

Databricks 作业可协调 Databricks Data Intelligence 平台中的数据处理、机器学习和分析管道。 DLT 允许使用声明性语法生成可靠且可维护的 ETL 管道。该平台还支持 CI/CD 和 MLOps

Azure 上数据智能平台的高级用例

使用 Lakeflow Connect 从 SaaS 和数据库进行内置引入

在 Azure Databricks 上使用 LFC 引入。

下载：适用于 Azure Databricks 的 Lakeflow Connect 参考体系结构。

批量处理引入和 ETL

Azure Databricks 上批处理 ETL 的参考体系结构。

下载：适用于 Azure Databricks 的批量 ETL 参考体系结构

引入工具使用特定于源的适配器从源读取数据，然后将其存储在云存储中（自动加载程序可以从中读取数据），或直接调用 Databricks（例如，通过集成到 Databricks 湖屋中的合作伙伴引入工具）。若要加载数据，Databricks ETL 和处理引擎通过 DLT 运行查询。单个或多任务工作流可以由 Databricks 作业协调，并由 Unity 目录（访问控制、审核、世系等）管理。若要提供对低延迟的操作系统的特定黄金表的访问，请在 ETL 管道末尾将表导出到操作数据库，例如 RDBMS 或键值存储。