Опыт работы с lakehouse-архитектурой включает в себя проектирование, развёртывание и эксплуатацию гибридной среды хранения данных, сочетающей возможности Data Lake и Data Warehouse. Lakehouse позволяет организовать единое хранилище, пригодное как для хранения неструктурированных данных, так и для аналитических запросов в стиле SQL без их дублирования.

Что такое Lakehouse в практике

Lakehouse-архитектура строится поверх объектного хранилища (например, Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) и использует табличный метаслой (например, Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg), который позволяет применять транзакционную модель поверх файлов.

В реальном проекте структура включала:

• Data Lake на базе S3 (raw, curated, trusted zones);

• Delta Lake как транзакционный слой;

• Apache Spark для обработки;

• Databricks или EMR как исполнители пайплайнов;

• Power BI / Tableau для визуализации;

• Unity Catalog / Hive Metastore для управления схемами и политиками доступа.

Основные компоненты lakehouse-реализации

1. Объектное хранилище:

   • S3 (в AWS), ADLS Gen2 (в Azure), GCS (в GCP).

   • Файлы в формате Parquet/ORC.

   • Организация в слои:

     • Raw — копия источников данных;

     • Bronze — очищенные и нормализованные;

     • Silver — агрегированные и обогащённые;

     • Gold — данные для отчётов.

2. Форматы хранения:

   • Delta Lake — ACID-транзакции, поддержка UPDATE, DELETE, MERGE, Time Travel, Schema Evolution.

   • Iceberg и Hudi также применялись в разных проектах, особенно при необходимости стриминга.

3. ETL / ELT пайплайны:

   • Orchestration через Apache Airflow, AWS Step Functions, Azure Data Factory.

   • Data ingestion — Kafka, Flink, CDC из PostgreSQL и MySQL.

   • Обработка — PySpark, dbt, SQL, Databricks notebooks.

4. Каталоги и управление схемами:

   • Hive Metastore, Unity Catalog, AWS Glue Data Catalog.

   • Использование кастомных тегов, схем, версионирования таблиц.

5. Query Layer:

   • Databricks SQL, AWS Athena, Azure Synapse Serverless.

   • Прямая работа с данными без импорта в DWH.

   • Возможность query federation.

Плюсы, реализованные на практике

• Консолидация данных: все источники (CSV, JSON, AVRO, бинарные файлы, логи) приводились к единой структуре хранения.

• Снижение затрат: данные не копировались в Redshift/Snowflake, а запрашивались прямо с хранилища.

• Гибкость обработки: batch + streaming ingestion.

• Версионирование и rollback: благодаря Delta Lake — откат трансформаций на шаг назад.

• Упрощённый ML-пайплайн: данные для ML брались напрямую из gold-слоя без промежуточных выгрузок.

Особенности реализации

1. Schema Evolution

• Позволяет автоматически адаптировать схему без остановки пайплайна.

Контролировалось через настройки:

```python
df.write.format("delta").option("mergeSchema", "true").save(path)

#### **2\. Time Travel**

- Использовали для:  
    - Аудита изменений;  

    - Анализа данных в ретроспективе;  


Катастрофического восстановления после ошибок:  
<br/>```python  
SELECT \* FROM table VERSION AS OF 50  

3. Streaming + Batch

• В проектах, где нужны были real-time дашборды, использовали:

  • Kafka -> Spark Structured Streaming -> Delta;

  • batch агрегации писались в тот же Delta-слой;

  • поддержка idempotent writes и exactly-once delivery.

4. ACID-транзакции

• Гарантируют консистентность при параллельных обновлениях данных.

• Особенно критично для пайплайнов, обрабатывающих счётные показатели, финансы и HR-информацию.

Примеры из практики

Финтех-система

• Обработка транзакций банков.

• Использование Iceberg + Flink + Kafka + PostgreSQL CDC.

• Обеспечение "time travel" и traceability на все транзакции.

E-commerce

• Структура хранения: raw → bronze → silver → gold.

• ML-модели прогнозирования спроса тренировались на данных silver-уровня.

• Логи пользователей (web/mobile events) шли в bronze через Kinesis + Firehose.

Медицинский проект (HIPAA-compliant)

• Использование шифрования данных в S3 с SSE-KMS.

• Обеспечение логирования всех трансформаций (audit trail).

• PII-хэширование и псевдонимизация на уровне bronze.

Проблемы, с которыми приходилось сталкиваться

• Захламление слоёв Raw: без политики TTL и архивирования данные быстро росли до десятков ТБ.

• Партиционирование и small files problem: слишком мелкие файлы замедляли запросы — решалось через compaction job.

• Латентность стриминга: tuning Spark Structured Streaming для снижения latency < 5 секунд.

• Контроль прав доступа: настроить ограничение на поля с PII в разных ролях — через Unity Catalog + Row-Level Security.

Инструменты и стек

• Хранилища: Amazon S3, Azure Data Lake Gen2.

• Табличные форматы: Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi.

• Обработка: Apache Spark, Flink, dbt, Pandas.

• Оркестрация: Apache Airflow, Dagster, Prefect.

• ML: MLflow, Databricks AutoML.

• BI: Power BI, Tableau, Apache Superset.

• Мониторинг: Prometheus, Grafana, Datadog (для job-level alerts и SLA).

Работа с lakehouse-архитектурой требует координации между командами обработки, инженерами данных, аналитиками и DevOps-специалистами. Но при грамотной реализации она даёт возможность масштабируемо, экономично и гибко управлять данными в режиме реального времени и для исторической аналитики.