数据湖和数据仓库在现代数据架构中取得了一定的成功，但数据湖屋的出现为数据库管理员（DBA）带来了新的挑战和机遇。这对DBA及其职业发展意味着什么？随着数据湖的使用范围扩大，他们的角色如何演变？让我们来探讨一下数据湖时代DBA的概念、挑战和机遇。
理解数据湖
传统上，数据仓库是结构化数据的首选架构。它针对分析和报告进行了优化，提供高性能和可靠性。相比之下，数据湖旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活性和可扩展性，但通常以性能和数据一致性为代价。
数据湖屋的目标是将这些优势合并到一个统一的平台上。通过使用开放数据格式、支持ACID事务并提供强大的分析能力，湖屋使组织能够在不牺牲速度或可靠性的情况下，在一个地方存储所有类型的数据。Databricks、Snowflake等供应商正在倡导这种架构，将其定位为数据管理的下一步重大举措。
这对DBA有何影响？
数据湖屋的兴起并不意味着DBA角色的终结——远非如此。相反，它重塑了他们的职责和技能。有许多关键领域需要DBA适应。
首先是数据建模和模式设计方面。在数据湖屋中，深思熟虑的数据建模仍然是必不可少的。虽然数据湖通常支持读时模式，但湖屋重新引入了写时模式对于结构化和半结构化数据的重要性。DBA需要：
- 设计能够容纳多种数据类型的灵活模式。
- 实施分区策略以优化性能。
- 平衡实时分析与批处理工作负载的需求。
DBA关注的另一个关键领域是性能调整和查询优化。数据湖屋承诺比数据湖有更好的性能，但这只有在它们被良好调整的情况下才能实现。与任何数据库实现一样，DBA必须监督并确保数据湖屋的性能。关键的DBA工作包括为更快的查询执行进行索引和聚类数据、监控查询性能和解决瓶颈问题，以及就存储格式（例如Parquet、Delta Lake）和压缩技术的选择提供建议。
此外，随着组织将数据整合到湖屋中，确保数据质量、安全性和合规性变得更加重要。DBA需要执行访问控制并实施加密以保护敏感数据。为数据湖屋实施审计跟踪以满足监管要求也很重要。数据沿袭对于数据湖屋也很重要，以便能够跟踪数据的来源和转换。
湖屋生态系统中有丰富的工具用于摄取、处理和分析；DBA需要监督并实施适当且有效的工具集成，以管理和访问数据湖屋。这包括评估和实施与湖屋无缝集成的ETL/ELT工具。DBA还需要通过提供安全、高性能的湖屋访问，为数据科学家和分析师提供支持。此外，与DevOps团队合作以自动化工作流并确保可靠操作是DBA为湖屋成功做出贡献的另一个关键领域。
最后，DBA将处于支持和使用数据湖屋的团队合作的中心位置。湖屋打破了数据工程、分析和数据科学之间的隔阂。DBA必须承担更具协作性的角色，作为：
- 技术团队之间的联络人，以在数据架构决策上达成一致。
- 指导利益相关者如何有效利用湖屋的教育者。
- 采用数据管理最佳实践的倡导者。
DBA在数据湖中面临的挑战
采用数据湖并非没有障碍。DBA必须准备好应对许多挑战。其中一个挑战是克服迁移的复杂性。从独立的数据仓库和数据湖迁移到统一的湖屋架构可能很复杂。DBA需要精心规划迁移，以尽量减少停机时间和数据丢失。
学习曲线将很陡峭。支持数据湖屋的技术，如Apache Spark、Delta Lake和云原生平台，对许多DBA来说可能是新的。持续学习将是必不可少的。
平衡成本和性能将是DBA面临的另一个挑战。数据湖屋通常位于云端，如果管理不当，成本可能会迅速上升。DBA必须优化资源利用，以控制费用。
DBA的机遇
尽管存在挑战，但数据湖为DBA提供了扩大影响力和影响的令人兴奋的机遇。通过积极主动，DBA可以将自己定位为战略顾问，指导组织如何利用湖屋能力获得竞争优势。
通过掌握湖技术，DBA可以为未来在数据工程、分析甚至人工智能/机器学习中的角色打开大门。
此外，通过监督数据湖屋基础设施，DBA可以提高自己的知名度和影响力，从而赋予数据团队更快创新的能力，实现实时分析、人工智能驱动的洞察等。
结论
数据湖的兴起标志着数据管理的一个新时代，它挑战了传统范式，同时提供了巨大的潜力。对于DBA来说，这是一个进入更具动态性、协作性和战略性角色的机会。DBA的角色不仅仅是维护数据库，而是使组织能够充分利用其数据的力量。有了数据湖屋，可能性就像数据本身一样广阔。
原文地址：https://www.dbta.com/Columns/DBA-Corner/Data-Lakehouse-vs-Data-Warehouse-Whats-the-DBAs-Role-168458.aspx
原文作者：Craig S. Mullins
