数据湖的开放性设计具体表现在哪些方面？

Lakehouse 架构应确保其支持的数据格式具有开放性。这意味着使用标准化的、与开源社区广泛兼容的数据格式，如 Parquet 和 ORC。这种开放的数据格式允许 Lakehouse 与各种数据处理工具和计算引擎无缝对接，无论是开源的还是商业的。例如，Apache Spark、Presto 和 Flink 等流行的开源计算引擎都能够高效地读取和写入这些开放格式的数据。

Lakehouse 架构还应支持多种开源和商业计算引擎的接入。这种开放性确保了企业可以根据具体的业务需求和数据处理的场景，选择最合适的计算引擎。无论是实时数据处理、批处理还是交互式查询，Lakehouse 都能够与各种计算引擎协同工作，提供高效的数据处理能力。

在 Lakehouse 中，元数据和数据权限管理是数据管理的基本能力要求。这种能力不仅确保了数据的组织和管理效率，还提供了精细的数据访问控制，保障了数据的安全性和合规性。

Lakehouse 架构应支持多云部署策略，包括在私有云和公共云环境中的部署。这种灵活性确保了企业可以根据自身的业务需求和资源状况，选择最合适的部署环境，同时保证了平台的持续稳定演进。