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数仓与 AI 数据底座 ​

本部分把《企业级数仓与 AI 数据底座 · 技术评估与选型建议》(2026-10-17,v20,26 页)整理成可检索、可执行的工程文档,并补上部署、验收与运维视角。 评估对象:某企业内部数智化团队的数仓与 AI 数据底座(内部技术评估)。

一句话结论 ​

用 Kubernetes 做统一底座,用 对象存储做唯一持久层,用 Iceberg + REST Catalog 做开放表入口,计算、分析、调度、治理各自选最稳的开源组件;除硬件与云资源外,整套栈没有授权与订阅费用。

五层一横切 ​

层主推组件备选 / 可选这层解决什么问题
基础资源Kubernetes、Harbor、OpenBao、Envoy Gateway、cert-manager托管 K8s统一承载与调度、镜像来源、密钥、入口、证书
数据存储与组织Rook + Ceph RGW、Iceberg、Polaris、PostgreSQL、KafkaSeaweedFS、Nessie、MinIO 商业发行版唯一持久层 + 开放表入口,数据不被某个引擎或厂商锁死
加工与接入Flink CDC、DataX、Spark、Flink、DolphinSchedulerSeaTunnel、Debezium、Airflow把外部数据搬进湖里,并按依赖关系算出来
查询服务Doris、Kyuubi、受控网关StarRocks看板要快、临时分析要能跑、对外取数要收口
治理与可观测OpenMetadata、OpenLineage、Prometheus、Grafana、Loki、Alloy、AlertmanagerDataHub、OpenSearch数据找得到、血缘查得清、故障看得见

四条设计原则 ​

  1. 唯一事实源在对象存储。 Doris、Elasticsearch、Kafka 里的数据都是副本或中间态,删掉必须能从 Iceberg 重建;这条决定了故障恢复与迁移成本。
  2. 入口开放、实现可换。 表格式用开放规范(Iceberg),目录用开放协议(REST Catalog)。换 Polaris、换 Nessie、换对象存储,只改连接配置,不搬数据、不动上层建模。
  3. 批流分工、调度收口。 批量走 Spark、实时走 Flink,两条链路用 DolphinScheduler 统一编排,不追求一个引擎干所有事。
  4. 全栈可私有化、许可可核查。 每个组件都能在自己的机房跑,没有"必须买某家订阅才能生产"的暗门;许可证逐个核对,AGPL 类组件单独标注。

阅读顺序 ​

顺序页面适合谁
1架构与数据流所有人,先建立全局图
2实战教程实施者,照着命令搭
3基础资源选型平台 / 运维
4存储与表格式选型平台 / 数仓
5计算与接入选型数仓 / 开发
6查询与治理选型数仓 / 安全 / 运维
7资源规划与采购决策者、采购
8多节点集群与低成本重建实施者、采购
9部署顺序与验收实施者
10高可用与容灾架构 / 运维
11边界、风险与后续决策者,先看这里再拍板
12验收证据评审者,看实际界面与运行证据
13测试结果决策者,看结果矩阵与已知边界

与同目录组件文档的关系 ​

06.大数据 下的 Hadoop、Hive、Kafka、Spark、Flink 等页面是组件知识:每个组件怎么用、怎么配、原理是什么。 本部分(06.大数据/13.数仓与AI数据底座)是新的部署方案:在 2026 年的技术条件下,这些组件该怎么组合成一套能落地、能替换、能审计的数据底座,以及为什么淘汰了其中一部分。

两者不冲突:老集群继续按 12.部署 维护,新底座按本部分建设。

文档范围 ​

  • 选型结论与 v20 技术评估稿一致,个别事实性表述已修正;
  • 3 节点环境完成了 K8s、Kafka、MySQL/PostgreSQL、Flink CDC、Doris、DolphinScheduler、OpenMetadata、SeaweedFS 与监控的实测;
  • 可跟做的步骤见 实战教程,界面证据见 验收证据;
  • 当前边界:Flink slot 只有 4 个、OpenLineage 依赖桥接映射、SHS 只扫新事件目录、主要组件仍是单副本;测试配置不要直接抄进生产。

边界说明 ​

  • 本部分的"免费"指软件许可免费,不含服务器、带宽、存储、人力与商业支持。
  • 性能数字除非注明实测,否则都是量级判断,不作为验收指标。
  • 云厂商与机型价格会变,采购页给出的价格是 2026-10-17 页面快照,下单以实际结算为准。