在实时与离线一体化的今天，数据湖与数据仓库边界不断融合，越来越多企业选用如 Hudi、Iceberg、Delta Lake 等开源方案实现统一的数据存储、计算、分析平台。本篇将围绕以下关键点，展开实战对比与解决方案分享：

• ✅ 实时写入能力

• ✅ ACID 保证

• ✅ 增量数据处理能力

• ✅ 流批一体

• ✅ Schema 演进能力

• ✅ 平台选型建议

一、架构演进背景

传统离线数仓存在写入慢、不支持更新、资源割裂等问题，数据湖则强调存储与计算分离、统一元数据管理、支持多引擎读写（如 Hive / Flink / Spark / Trino），推动流批一体。

二、三大主流开源方案概览

特性 \ 引擎	Apache Hudi	Apache Iceberg	Delta Lake
写入模式	MOR / COW	Append-only / Merge-on-read	Append-only / Update
并发写支持	✅（支持乐观锁）	✅（支持快照隔离）