大数据湖仓一体架构功能模块有哪些？

数据存储（Data Storage）：使用云对象存储来保存原始数据文件，需要能够高效地存储大量来自不同来源的数据。
● 存储引擎（Storage Engine）：负责处理数据管理任务，如数据压缩、重分区和索引等。存储引擎通过优化数据的组织方式，提高查询性能，并确保数据在云对象存储中的高效存储。
● 文件格式（File Format）：它将原始数据以特定的格式存储在对象存储中。数据湖仓使用开放的文件格式（如 Apache Parquet、ORC 等），这些格式具有高效的压缩和查询性能，并且可以被不同的分析引擎使用。
● 表格格式（Table Format）：表格格式是数据湖仓的一个重要组件，它在数据湖上添加了逻辑模型和可靠的数据治理。表格格式简化了数据文件的组织和管理，并提供了元数据管理和数据版本控制的功能。常见的表格格式包括 Apache Iceberg、Apache Hudi 和 Delta Lake 等。
● 计算引擎（Compute Engine）：计算引擎负责处理数据操作和计算任务，它与表格格式进行交互，实现数据的查询、转换和分析等功能。Lakehouse 可以支持多种计算引擎，如 Apache Spark、Presto 等。
● 元数据服务（Catalog）：用于管理数据湖中的表格信息和元数据，它跟踪每个表格的名称、模式和其他相关信息，提供了数据发现和搜索的功能。