本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。接着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。接着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要点。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。

前言
第1章 湖仓架构简介
1.1 理解数据架构
1.1.1 什么是数据架构
1.1.2 数据架构如何帮助构建数据平台
1.1.3 数据平台的核心组件
1.2 为什么需要一个新的数据架构
1.3 湖仓架构：一种新的模式
1.3.1 湖仓：博采众长
1.3.2 理解湖仓架构
1.3.3 湖仓架构的特征
1.3.4 湖仓架构的优势
1.4 关键要点
1.5 参考
第2章 传统架构与现代数据平台
2.1 传统架构：数据仓库与数据湖
2.1.1 数据仓库基础
2.1.2 数据湖基础
2.2 现代数据平台
2.2.1 在云端寻找答案
2.2.2 独立方式
2.2.3 组合方式
2.2.4 现代数据平台的期望
2.3 比较：数据仓库、数据湖、湖仓
2.3.1 能力与局限性
2.3.2 实施活动
2.3.3 管理与运营
2.3.4 业务成果
2.4 湖仓架构：是未来数据平台的默认选择吗
2.5 关键要点
2.6 参考
第3章 存储：湖仓架构的核心
3.1 湖仓存储：关键概念
3.1.1 行式存储与列式存储
3.1.2 基于存储的性能优化
3.2 湖仓存储组件
3.2.1 云对象存储
3.2.2 文件格式
3.2.3 表格式
3.3 关键设计考虑因素
3.3.1 生态系统支持
3.3.2 社区支持
3.3.3 支持的文件格式
3.3.4 支持的计算引擎
3.3.5 支持的特性
3.3.6 商业产品支持
3.3.7 当前版本和未来版本
3.3.8 性能基准测试
3.3.9 比较
3.3.10 共享特征
3.4 关键要点
3.5 参考
第4章 数据目录
4.1 理解元数据
4.1.1 技术元数据
4.1.2 业务元数据
4.2 元存储与数据目录的协同工作方式
4.3 数据目录的特性
4.3.1 搜索、探索与发现数据
4.3.2 数据分类
4.3.3 数据治理与安全
4.3.4 数据血缘
4.4 统一数据目录
4.4.1 竖井式元数据管理的挑战
4.4.2 什么是统一数据目录
4.4.3 统一数据目录的优势
4.5 实施数据目录：关键设计考虑因素与选项
4.5.1 使用HMS
4.5.2 使用AWS服务
4.5.3 使用Azure服务
4.5.4 使用GCP服务
4.5.5 使用Databricks
4.6 关键要点
4.7 参考
第5章 湖仓架构的计算引擎
5.1 湖仓架构的数据计算优势
5.1.1 独立扩展
5.1.2 跨区域、跨账户访问
5.1.3 统一的批处理和实时处理
5.1.4 增强的BI性能
5.1.5 选择不同引擎类型的自由
5.1.6 跨区域分析
5.2 湖仓平台的计算引擎选项
5.2.1 开源工具
5.2.2 云服务
5.2.3 第三方平台
5.3 关键设计考虑因素
5.3.1 开放表格式支持
5.3.2 支持的版本和特性
5.3.3 生态系统支持
5.3.4 基于人物角色的偏好
5.3.5 托管开源、云原生与第三方产品
5.3.6 数据消费类工作负载
5.4 关键要点
5.5 参考
第6章 湖仓架构中的数据（与AI）治理和安全
6.1 什么是数据治理和数据安全
6.2 数据治理和数据安全的优势
6.3 湖仓架构中的统一治理和安全
6.4 湖仓架构中的治理和安全流程
6.4.1 元数据管理
6.4.2 合规和法规
6.4.3 数据与机器学习模型质量
6.4.4 贯穿数据资产和AI资产的血缘
6.4.5 数据资产与AI资产共享
6.4.6 数据所有权
6.4.7 审计和监控
6.4.8 访问管理
6.4.9 数据保护
6.4.10 处理敏感数据
6.5 你的角色是什么
6.6 关键要点
6.7 参考
第7章 全景视图：设计与实施湖仓平台
7.1 设计前的活动
7.1.1 理解平台需求
7.1.2 研究现有系统
7.1.3 理解组织的愿景与数据战略
7.1.4 组织研讨会和访谈
7.2 选择合适的架构
7.3 建立指导原则
7.3.1 数据生态系统
7.3.2 可扩展性和性能
7.3.3 成本控制和优化
7.3.4 平台运营
7.3.5 治理和安全
7.4 设计考虑因素与实施最佳实践
7.4.1 架构蓝图
7.4.2 数据摄取
7.4.3 数据存储
7.4.4 数据处理
7.4.5 数据消费和交付
7.4.6 通用服务
7.5 设计参考
7.5.1 分步设计指南
7.5.2 设计问卷
7.6 关键要点
7.7 参考
第8章 现实世界中的湖仓
8.1 交付一个现实世界的湖仓
8.2 估算与规划阶段
8.2.1 估算
8.2.2 规划
8.3 分析与设计阶段
8.3.1 分析现有系统
8.3.2 数据建模
8.3.3 确定技术栈
8.4 实施与测试阶段
8.4.1 历史数据迁移
8.4.2 数据核对与测试
8.4.3 逆向工程
8.4.4 数据质量和敏感数据处理
8.5 支持与维护阶段
8.5.1 审计与跟踪
8.5.2 灾难恢复策略
8.5.3 旧系统下线
8.6 交付参考
8.6.1 项目交付成果
8.6.2 参考架构