这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分，在上图链路中以数据存储为轴心，数据获取与数据处理其实是入湖部分，数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。...总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...03 COS + Serverless 数据湖入湖解决方案 COS + Serverless 架构湖整体能力点及方案如下图所示，相关解决方案覆盖数据入湖，数据出湖，数据处理三大能力点，通过 Serverless...化封装为数据入湖，数据出湖提供更多能力拓展。
总览 本文使用datafaker工具生成数据发送到MySQL，通过flink cdc工具将mysql binlog数据发送到kafka，最后再从kafka中读取数据并写入到hudi中。...hudi数据湖 创建kafka源表 create table stu3_binlog_source_kafka( id bigint not null, name string, school...image.png 统计数据入hudi情况 create table stu3_binlog_hudi_view( id bigint not null, name string, school...image.png 实时查看数据入湖情况 接下来我们使用datafaker再次生成测试数据。...charset=utf8 stu3 100000 --meta meta.txt Copy 实时查看数据入湖情况 create table stu3_binlog_hudi_streaming_view
CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC？...CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。
01 CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC？...02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...湖之下有河 4） 湖中的水是一个不可分割的整个 数据湖，可以理解为天然的，未加修饰的大量数据的仓库。对于数据湖在业界并没有非常准确的定义。...二、为什么需要数据湖 前文提到过，大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的，甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时，提供了更灵活的解决方案。...为什么选择Iceborg？ 在业界，经常使用Iceborg解决了以下几个问题： 1）大量小文件处理，通过优化文件扫描能够更快的定位需要加载的文件，提升读效率，避免了频繁读取小文件时低效的索引方式。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
照片拍摄于2014年夏，北京王府井附近 大家好，我是一哥，今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...先来了解一下什么是Row-Level Delete？该功能是指根据一个条件从一个数据集里面删除指定行。那么为什么这个功能那么重要呢？...数据入湖分为append和upsert两种方式。...3，数据入湖任务运维 在实际使用过程中，默认配置下是不能够长期稳定的运行的，一个实时数据导入iceberg表的任务，需要通过至少下述四点进行维护，才能使Iceberg表的入湖和查询性能保持稳定。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2，准实时数仓探索 本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述，在完成实时数据入湖SQL化的功能以后，入湖后的数据有哪些场景的使用呢？
Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析...，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...，Iceberg是一种数据湖解决方案。
，庞大的数据保存就是非常麻烦的问题，数据除了可以保存在各种存储硬件上面之外，现在还引入了数据湖的概念，那么数据湖是什么意思？...数据湖有哪些价值？ 数据湖是什么意思？ 数据湖一开始是由各种大数据厂商提出来的，大家都知道现在数据量是非常庞大的，无论是个人数据还是企业数据都是很重要的，很多人想知道数据湖是什么意思？...数据湖是专门为不同种类数据存储引入的新概念，也就是大家常说的hub集群，对于数据量比较庞大的企业来说，可以进行各种不同种类的存储。 数据湖有哪些价值？...企业中的数据都是属于大数据，数据湖的价值之一就是将企业中不同种类的数据汇总在一起，为企业详细的进行数据分类，从而保证以后更加方便的查看，数据湖的价值之二就是数据分析，不需要预定义的模型就可以直接在数据湖里面进行数据分析...相信大家看了上面的文章内容已经知道数据湖是什么意思了，数据湖的应用还是比较广泛的，在很多中小型公司中都会经常使用到，如果大家对于数据湖这方面有兴趣的话，可以前往我们网站浏览更加相关文章内容哦。
我们经常会听见数据中心和数据库，因为它在我们的生活当中无处不在，但是很多人可能并不知道数据湖是什么，因为在日常生活中，数据湖似乎并不常见，但是它运用的领域是非常多的，下面将为大家介绍数据湖技术架构。...数据湖技术架构是什么 不管是数据中心还是数据库，它们都有自己的技术架构，数据湖技术架构是什么？...在数据湖的架构当中，较低级别的数据一般是空闲的。如果大家想要知道具体的数据湖技术构架，可以借助图层来理解。 数据湖对企业的作用 数剧湖对于企业的作用是比较多的。...首先，数据湖可以分析数据，这也就代表着它可以预测发展，这对于企业做出决策是非常有利的。其次，数据湖可以处理各种格式的数据，而且还能够将各种数据进行组合，这对于企业日常的办公以及管理是有帮助的。...现在的数据湖使用的成本并不高，而且数据湖能够适应企业的一切变化，所以数据湖是比较灵活的。 上面和大家介绍了数据湖技术架构，理解数据湖的技术架构，能够帮助大家更好的理解数据湖，它的技术架构是比较简单的。
通过大数据的例子可以更好地理解为什么这个简单的方法却不能在更大的范围内处理数据。多数的大数据是非关系型的、非交易型的、非结构化的甚至是未更新的数据。...大数据应用当然，企业仍将需要聪明的人员做出睿智的决策，了解他们面临着什么，在充分利用的情况下，大数据可以赋予人们近乎超感官知觉的能力。...大数据应用40ZB究竟是个什么样的概念呢？地球上所有海滩上的沙粒加在一起估计有七万零五亿亿颗。40ZB相当于地球上所有海滩上的沙粒数量的57倍。...163大数据是一个很好的视角和工具。从资本角度来看，什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。...创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。
如果您需要了解什么是数据湖以及如何创建您的第一个 Azure Data Lake Store 和您的第一个 Azure Data Lake Analytics 作业，请随时关注这些链接。...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。...本质上，原始数据按来源分类，而丰富和策划的数据按目的地分类。 我们创建的框架或我们赋予它的过程没有什么复杂的，但是让每个人都了解它的意图和数据湖的一般用途是非常重要的。...请记住，无论是使用非结构化数据还是表和 SQL，结构都是必要的 请记住，读取模式应用了临时结构——但如果你不知道你在看什么，这将很难做到！
什么是HudiApache Hudi是一个Data Lakes的开源方案，Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写，它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案...Hudi能够基于HDFS之上管理大型分析数据集，可以对数据进行插入、更新、增量消费等操作，主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...可以作为lib与Spark、Flink进行集成，Hudi官网：https://hudi.apache.org图片Hudi基于Parquet列式存储与Avro行式存储，同时避免创建小文件，实现高效率低延迟的数据访问...在HDFS数据集上提供插入更新、增量拉取、全量拉取。Hudi具有如下特点：快速upsert,可插入索引。以原子方式操作数据并具有回滚功能。写入器和查询之间的快照隔离。...用于数据恢复的savepoint保存点。Hudi通过Savepoint来实现数据恢复。管理文件大小，使用统计数据布局。行和列数据的异步压缩。
首先，我们来讲一讲什么是数据库。 作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。...我们将这样一种强大的数据湖及其配套的专用构建数据服务体系，称为智能湖仓（Lake House）架构。...亚马逊云科技平台并不是简单粗暴地将数据湖与数据仓库集成起来，而是把数据湖，数据仓库，以及其他一些专门构建的数据存储方案集成起来，赋予统一管理与轻松灵活的数据移动。...下面我们从5个方面，来分别介绍一下亚马逊云科技智能湖仓是如何满足企业的各项需要的： 1.可扩展数据湖 如何保证数据湖的可扩展性呢？...与此同时，数据湖的设置与管理往往涉及诸多手动且极为耗时的操作，例如从不同来源处加载数据、监控数据湖、设置分区、将数据重整为列格式，以及对访问进行授权与审计等等。
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
随着实时平台的稳定及推广开放，各种使用人员有了更广发的需求： •对实时开发来说，需要将实时sql数据落地做一些etl调试，数据取样等过程检查；•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系，对实时数据进行分析和洞察...，比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析，而不是仅仅看一些高度聚合化的报表；•业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动，实现业务闭环；•针对部分需求，需要将实时数据落地后，结合其他数仓数据...总的来说，实时平台输出高度聚合后的数据给用户，已经满足不了需求，用户渴求更细致，更原始，更自主，更多可能的数据 而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中，因此，基于这些需求演进，实时平台开始了实时数据落地的探索实践...•ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一 我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地...当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据的过程，做了实时数据落地的实现，主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4.
image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...但是此架构存在以下三个问题： 全量与增量数据存在重复：因为采集过程中不会进行锁表，如果在全量采集过程中有数据变更，并且采集到了这些数据，那么这些数据会与 Binlog 中的数据存在重复； 需要下游进行...Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据，确保数据的最终一致性； 需要两套计算引擎，再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖 Hudi 中，过程涉及组件多、链路长，且消耗资源大...上述整个流程中存在两个问题：首先，数据多取，存在数据重复，上图中红色标识即存在重复的数据；其次，全量和增量在两个不同的线程中，也有可能是在两个不同的 JVM 中，因此先发往下游的数据可能是全量数据，也有可能是增量数据...将数据下发，下游会接上一个 KeyBy 算子，再接上数据冲突处理算子，数据冲突的核心是保证发往下游的数据不重复，并且按历史顺序产生。
为什么同样的模型，判断出的结果不一样呢？ 1）w3比较大，为0.8,w4比较小，为0.001.意思就是贵的设施对于判断是否为高档很重要。对于低档几乎没用。
不知道从什么时候开始起，国人变得特别浮躁，尤其是在商业领域。君不见，某宝上假货不断，用户投诉无门。在整体情况一般的情况下，质量或服务好的企业都被用户称之为“业界良心”，大概是以下的几种类型。...只是我想知道，为什么用点好材料就这么难？真材实料难道不是最基本的要求吗？就连老字号的同某堂就多次陷入质量泥潭。以前特别喜欢这副对联：炮制虽繁必不敢省人力，品味虽贵必不敢减物力。...5、不作恶 以前我不是特别理解谷歌公司为什么会把“不作恶”作为企业的价值观。后来，工作了才明白：在企业想作恶实在太容易了。
雪碧图是什么？ 雪碧图，英文原名叫 CSS sprites。 sprite 指的是精灵。 我们喝的雪碧，它的英文也是 sprite，应该直译为 “精灵” 的。...但要符合中国市场，因为你不能说我喝的饮料叫“精灵”，那特别怪。于是就走音译的路线，翻译成 “雪碧” 了。 所以雪碧图更正确的叫法应该是 “精灵图”。 那为什么叫精灵呢？
马克-to-win @ 马克java社区：什么叫数据倾斜（data skew）？...假如，你有两个reduce节点，数据都跑到第一个节点，（比如p_id=p1的数据非常多）第二个节点没什么数据， 结果第一个节点，工作完成总是卡在99.99%，一直99.99%不能结束。
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