湖仓对决：Databricks 收购 Tabular 强势出击
内容提要
数据仓库存储结构化历史数据，数据湖存储非结构化对象数据。数据湖仓是结构化和非结构化数据的统一存储格式，Databricks收购Tabular以统一Apache Iceberg和Databricks Delta Lake格式。Snowflake也支持Iceberg Tables格式，并推出开源数据目录Polaris。数据湖仓发展趋势是存储和计算分离，云存储是最佳选择。
关键要点
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数据仓库存储结构化历史数据，数据湖存储非结构化对象数据。
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数据湖仓是结构化和非结构化数据的统一存储格式。
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Databricks收购Tabular以统一Apache Iceberg和Databricks Delta Lake格式。
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Snowflake支持Iceberg Tables格式，并推出开源数据目录Polaris。
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数据湖仓发展趋势是存储和计算分离，云存储是最佳选择。
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Databricks希望通过收购Tabular使Iceberg和Delta Lake格式兼容。
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Delta Lake格式是开源的，支持多种分析引擎。
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Snowflake的“自带存储”策略验证了数据湖仓格式的有效性。
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云存储被认为是数据湖仓的最佳选择，支持不同工作负载的统一存储。
延伸问答
什么是数据湖仓？
数据湖仓是结构化和非结构化数据的统一存储格式，支持ACID级别的事务。
Databricks收购Tabular的目的是什么？
Databricks收购Tabular是为了统一Apache Iceberg和Delta Lake格式，使两者兼容。
Delta Lake和Iceberg格式有什么区别？
Delta Lake适合流式工作负载，而Iceberg则基于强大的数据目录，提供多种数据管理功能。
Snowflake在数据湖仓方面有哪些新举措？
Snowflake支持Iceberg Tables格式，并推出开源数据目录Polaris，允许用户自带存储。
数据湖仓的未来发展趋势是什么？
数据湖仓的发展趋势是存储和计算分离，云存储被认为是最佳选择。
为什么云存储被认为是数据湖仓的最佳选择？
云存储支持不同工作负载的统一存储，并且在成本和可扩展性方面具有优势。
