Lakehouse
Un data lake auquel on a greffé des propriétés de base de données : stockage objet bon marché en dessous, transactions ACID et schéma au-dessus.
L'idée répond à une vraie douleur. Les data lakes étaient bon marché mais devenaient des marécages — aucune garantie transactionnelle, aucun schéma, aucun voyage dans le temps. Les data warehouses étaient ordonnés mais coûteux et liés à un fournisseur.
Un lakehouse stocke des fichiers Parquet dans S3 et ajoute une couche de métadonnées par-dessus : Iceberg, Delta Lake ou Hudi. Databricks a popularisé le terme à partir de 2020. Séparer le calcul du stockage — tout en gardant le format ouvert — c'est tout l'intérêt de la manœuvre.