在實時與離線一體化的今天，數據湖與數據倉庫邊界不斷融合，越來越多企業選用如 Hudi、Iceberg、Delta Lake 等開源方案實現統一的數據存儲、計算、分析平臺。本篇將圍繞以下關鍵點，展開實戰對比與解決方案分享：

• ? 實時寫入能力

• ? ACID 保證

• ? 增量數據處理能力

• ? 流批一體

• ? Schema 演進能力

• ? 平臺選型建議

一、架構演進背景

傳統離線數倉存在寫入慢、不支持更新、資源割裂等問題，數據湖則強調存儲與計算分離、統一元數據管理、支持多引擎讀寫（如 Hive / Flink / Spark / Trino），推動流批一體。

二、三大主流開源方案概覽

特性 \ 引擎	Apache Hudi	Apache Iceberg	Delta Lake
寫入模式	MOR / COW	Append-only / Merge-on-read	Append-only / Update
并發寫支持	?（支持樂觀鎖）	?（支持快照隔離）