从 Hadoop 到数据湖仓一体架构的演变代表了数据基础架构的重大飞跃。虽然 Hadoop 曾经以其强大的批处理能力统治着大数据领域，但如今的组织正在寻求更敏捷、更具成本效益和现代化的解决方案。尤其是当他们越来越多地开始实施 AI 计划时。根本没有办法让 Hadoop 为 AI 服务。相反，越来越多的人正在迁移到数据湖仓一体架构，该架构结合了数据湖和数据仓库的优点，并提供处理现代数据工作负载所需的可扩展性、性能和实时功能。

Hadoop 的局限性

Hadoop 是为不同的数据处理时代而设计的。其整体式架构将存储 （HDFS） 和计算 （MapReduce） 紧密耦合，因此无法独立或有效地扩展。高运营开销、对 Hive 等复杂相互依赖的系统进行查询的依赖，以及交互式工作负载的性能缓慢，使得随着数据需求的增长，Hadoop 的吸引力降低。这些限制促使组织重新考虑其数据管理方法，并寻求在提高性能的同时降低复杂性和成本的替代方案。

进入数据湖仓一体

数据湖仓一体通过将数据湖的灵活性与数据仓库的结构和性能相结合，解决了 Hadoop 的缺点。借助湖仓一体架构，您可以在 MinIO Enterprise Object Store 中以开放表格式存储大量原始和结构化数据。此架构支持实时分析和批处理，并具有针对对象存储进行了优化的查询引擎。这种方法可以带来更灵活、经济高效且可扩展的数据基础设施。

迁移策略：分阶段方法

从 Hadoop 迁移到数据湖仓一体需要仔细规划和执行。目标是以最少的中断实现数据平台的现代化。以下是促进顺利过渡的分步指南：

1. 双重摄取策略：从并行操作开始

从双重摄取策略开始，在这种策略中，您可以继续将数据馈送到 Hadoop 环境中，同时将其摄取到高性能对象存储中。这种方法允许在不中断现有操作的情况下测试新的工作流程，还可以作为备份策略来降低迁移阶段的风险。

2. 将数据迁移到 Cloud-Native Object Storage

数据湖仓一体的核心是云原生对象存储，与 HDFS 相比，它提供几乎无限的容量和更低的维护成本。选择专为 AI 构建并针对 MinIO Enterprise Object Storage 等大型数据集进行优化的对象存储非常重要。对于迁移过程，请使用 Apache DistCP 等工具进行数据传输以进行批量迁移，并使用 Rclone等工具进行持续同步或较小的数据集。

3. 升级您的查询引擎

切换到现代查询引擎（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查询响应，并且可以跨各种数据源联合查询，从而提供整个组织的统一数据视图。增强的查询性能不仅提高了数据可访问性，还实现了跨部门数据使用的*化。您通常可以在迁移过程的早期更换查询引擎，然后再迁移数据，让最终用户参与进来并接受新流程的培训，然后再关闭 Hadoop 的点击。

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 都提供了适用于各种工作负载的通用数据处理框架。

5. 采用开放表格式以实现更好的数据治理

采用 Apache Iceberg、Apache Hudi 和 Delta Lake 等开放表格式是实现 ACID 事务、时间旅行和架构演变等功能的关键一步。这些功能可确保数据完整性并允许无缝数据更新，同时提供对数据访问的精细控制。实施开放式表格式可增强治理并简化整个湖仓一体的数据管理。

释放数据的全部潜力

通过从 Hadoop 迁移到数据湖仓一体，组织可以降低成本、简化运营并实现实时分析。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。成功迁移的关键在于分阶段方法，逐步将数据和工作负载过渡到湖仓一体架构，从而最大限度地减少停机时间和中断。通过正确的规划，您的组织可以将其传统数据基础设施转变为强大、面向未来的平台。通过采用分阶段方法并利用现代数据技术来提高业务敏捷性和绩效，开始您的旅程。