前言
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是基于湖仓一体架构打造的实时数仓，高度兼容MySQL、支持毫秒级更新、亚秒级查询。是业界性能全球第一（TPC- DS 10TB）的云数据仓库产品。
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，企业都可使用AnalyticDB MySQL版构建数据分析平台，完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，快速将企业的关键指标实时可视化展示，完成高吞吐离线处理和高性能在线分析的同时，实现降本增效。
AnalyticDB MySQL湖仓版可无缝替换，CDH/TDH/Databricks/Presto/Spark/Hive等。
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产品介绍
随着业务客户数增长、业务复杂度变高、存量数据积累等原因，数据规模从GB级增长到接近PB级，数据格式也从TP数据源为主的结构化数据，增加了很多半结构化（JSON等）、非结构化数据。客户通常会先在数据湖中做离线处理，对数据进行清洗、过滤、规整等预处理，再通过数据同步工具，将数据同步到数据仓库AnalyticDB中做在线分析。
数据一旦在多个系统间进行同步，就难免会因为数据同步工具的稳定性，带来数据一致性、时效性、数据冗余等问题。比如「数据工程师」在数据湖中看到的ADS表，和「数据分析师」在数据仓库中看到的ADS表的数据可能是不一样的。
阿里云数据仓库AnalyticDB MySQL版针对目前数据仓库和数据湖割裂的体系导致体验、系统复杂度、数据一致性和成本等各方面的挑战，在AnalyticDB MySQL作为数据仓库的基础上推出了AnalyticDB MySQL湖仓版，帮助客户可以同时使用数据仓库和数据湖中的数据自由平衡性价比，并且保持全过程同一体验和数据一致性。
阿里云数据仓库AnalyticDB版湖仓版在数仓版的能力基础上，从数据的采集、存储、计算和应用等方面做了全面的升级。湖仓版是基于计算存储分离架构打造的，同时具备低成本离线处理和高性能在线分析能力的湖仓一体版本，提供将源端数据实时同步到湖（Hudi on OSS）或仓（C-Store）的可视化配置能力。通过底层存储的一份全量数据，来支持离线和在线两种场景，避免因数据同步产生的数据一致性和时效性等问题。计算层支持标准接口的多语言可编程计算引擎Spark。同时湖仓版提供离线业务与在线业务的计算资源物理隔离的能力，能实现计算资源和存储资源按需弹性扩容。
下图是AnalyticDB MySQL湖仓版的技术架构图：
湖仓版支持从RDS/SLS/Kakfa等不同的数据源采集数据，让数据方便地进入湖仓存储。在存储和计算层，湖仓版同时支持自研引擎（「羲和计算引擎」和「玄武存储引擎」）和开源引擎（「Spark计算引擎」和「Hudi存储格式」），一方面借助开源的能力提供更丰富的数据分析场景，另一方面打通了自研和开源之间的互相访问，提供更一体化的体验。做深自研：融合引擎满足多种场景
存储层：只需一份全量数据，满足离线在线场景
离线场景和在线场景对数据存储的诉求不一致，如何让一份全量数据同时实现高性能在线分析和低成本离线处理，是一大挑战。在线分析场景希望数据尽量在高性能存储介质上提高性能，离线处理希望数据尽量在低成本存储介质上降低存储成本。
为此，湖仓版首先将一份全量数据存在低成本高吞吐存储介质上，低成本离线处理场景直接读写低成本存储介质，降低数据存储和数据IO成本，保证高吞吐；其次将实时数据存在单独的存储IO节点（EIU）上，保证「行级」的数据实时性，同时对全量数据构建索引，并通过Cache能力对数据进行加速，满足百ms级高性能在线分析场景。
湖仓版的「一份数据」方案，很好地解决了因为数据同步带来的数据一致性和数据时效性问题。
计算层：融合计算引擎
在计算层，自研的「羲和计算引擎」MPP模式用来支撑数据的高性能在线分析。但这种流式计算模式并不适合离线处理低成本和高吞吐的特点。因此，湖仓版在「羲和分析计算引擎」中新增加了BSP模式，通过DAG进行任务切分，分批调度，满足有限资源下大数据量计算，支持计算数据落盘。进一步，由于考虑到MPP模式和BSP模式对普通用户存在较高的理解和学习成本，「羲和计算引擎」被升级成「羲和融合计算引擎」，同时提供MPP模式和BSP模式，并计划提供自动切换能力。
极致弹性：千核秒级弹性能力，完美贴合业务负载
云原生的最大优势就是弹性，湖仓版具备弹得起、弹得快和弹得好三个特点，贴合业务负载，保证查询性能。弹得起是指通过神龙+ECS/ECI构建的两层管控底座，提供更充足的库存保证，资源交付率超过95%；弹得快是通过资源池化、缓存加速等技术，弹性启动效率在10s内；弹得好是提供不同的弹性模型，满足客户的分时弹性和按需灵活弹性的业务场景。湖仓版在9月份推出了新的计算弹性模型Multi-Cluster，该弹性模型作用在AnalyticDB MySQL在线资源组内部，一个在线资源组由一个或者多个Cluster组成，相比普通在线资源组，在易用性、性能和成本上均有了较大提升，可有效应对查询的高并发实时分析场景。拥抱开源：相比开源性能提升2.7倍
阿里云数据库仓库AnalyticDB MySQL湖仓版积极拥抱开源，满足已经生长在开源生态上的客户可以更平滑地使用湖仓版。外表类型，在Parquet/ORC/JSON/CSV等Append类型数据格式的基础上，新增支持批量更新的Hudi数据格式，帮助用户更好地低成本接入如CDC等数据。计算引擎，在做深「羲和融合计算引擎」的基础上，新增开源活跃度较高的Spark引擎，满足用户对于复杂离线处理和ML机器学习等需求。 AnalyticDB MySQL湖仓版提供了全托管的Spark能力，同开源Spark相比，具备如下优势：
● 平滑迁移：采用开源Spark内核，接口和功能100%兼容；
● 性能：通过数据缓存、向量化执行、下推优化等，相比开源同版本，10TB TPC-H测试场景下性能提升2.7倍；
● 成本：提交Spark Job才会触发资源的申请，满足业务波峰波谷对资源弹性的需求，降低资源成本；
● 高效入仓：使用Storage API替代传统JDBC方式，入仓速度提升5倍；
● 生态增强：提供开箱即用的Notebook能力，当前支持SQL/Python/Scala语言来满足不同工程师的开发需求。拥抱开源不仅仅是简单集成Spark/Hudi/Delta等开源引擎，还包括湖仓库表元数据管理，以便多引擎共享，为此AnalyticDB还提供了统一元数据服务管理湖仓库表元数据，湖仓中的元数据/权限可互通，不同引擎可自由访问湖仓数据而无需重复创建元数据。对于湖仓数据，为屏蔽底层数据存储格式的差异，便于第三方引擎集成，AnalyticDB提供了面向内存列存格式Arrow的Lakehouse API服务，提供统一的读写能力，满足业务对仓存储有大吞吐的诉求，对于仓存储已经通过Arrow格式完成Spark引擎对接。
优势总结
阿里云数据库仓库AnalyticDB MySQL湖仓版的优势可以用程序员最熟悉的数字「1024」进行总结。
1: 是指一份数据，避免数据同步带来的数据一致性、时效性、冗余等问题；
0: 是指灵活弹性，用Serverless的方式贴合业务负载，保证查询性能，降低资源成本；
2: 是指湖仓版同时满足低成本离线处理和高性能在线分析；
4: 是指4个统一，统一计费单位、统一数据管道、统一数据管理、统一数据访问。
近期大降价福利
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