首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

做湖仓一体的有哪些

做湖仓一体是指将湖仓(湖泊和仓库)集成在一起的设计和实现。这种设计可以减少水资源的浪费,提高水资源的利用效率,同时也可以减少仓库的空间占用和运营成本。

以下是一些可以考虑的方案:

  1. 智能水库管理系统:通过实时监测水库的水位、水质、温度等信息,可以实现对水库的自动化管理,并及时预警水库溢出、干涸等风险。
  2. 智能水利设施:通过智能化的水利设施,可以实现对水资源的精确控制和调度,提高水资源的利用效率。
  3. 智能农业系统:通过实时监测农业生产的各项指标,可以实现对农业生产的智能化管理,提高农业产量和品质。
  4. 智能交通系统:通过实时监测交通状况,可以实现对交通的智能化管理,提高交通效率和安全性。
  5. 智能城市管理系统:通过实时监测城市的各项指标,可以实现对城市的智能化管理,提高城市的运行效率和居民生活质量。

以上是一些可能的方案,具体的实施方案需要根据实际情况进行定制化设计和开发。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一体详解

问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据? 2.一体化为什么诞生? 3.一体化是什么? 4.一体好处是什么?...、文档等非结构化数据,人们也想通过大数据技术找到这些数据关系,所以设计了一个比数据仓库还要大系统,可以把非结构化和结构化数据共同存储和一些处理,这个系统叫做数据。...由于这些原因,数据许多功能尚未实现,并且在很多时候丧失了数据优势。 2.一体化为什么诞生?...是否能有一种方案同时兼顾数据灵活性和云数据仓库成长性,将二者有效结合起来为用户实现更低总体拥有成本?那么一体化就是答案! 3.一体化是什么?...4.一体好处是什么? 一体能发挥出数据灵活性与生态丰富性,以及数据仓库成长性与企业级能力。

4.1K21

一体:基于Iceberg一体架构在B站实践

本文主要介绍为了应对以上挑战,我们在一体方向上一些探索和实践。 Why?为什么需要一体 在讨论这个问题前,我们可能首先要明确两个概念:什么是数据?什么是数据仓库?...一体是近两年大数据一个非常热门方向,如何在同一套技术架构上同时保持灵活性和高效性是其中关键。...在B站,基于我们之前技术栈和实际业务场景,我们选择了第二个方向,从数据架构向一体演进。...B站一体实践 对于B站一体架构,我们想要解决问题主要有两个:一是鉴于从Hive表出到外部系统(ClickHouse、HBase、ES等)带来复杂性和存储开发等额外代价,尽量减少这种场景出必要性...我们基于Iceberg构建了我们一体架构,在具体介绍B站一体架构之前,我觉得有必要先讨论清楚两个问题,为什么Iceberg可以构建湖一体架构,以及我们为什么选择Iceberg?

61610
  • 数据一体好处

    其次,您可以订阅数据服务,例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型数据部署特征,介绍 Cloudera 新一体产品 CDP One 优势。...SaaS 数据 软件即服务 (SaaS) 数据部署是作为服务提供交钥匙解决方案。例如,最近发布 CDP One数据一体化是一种在云中运行 SaaS 产品(亚马逊网络服务)。...对数据访问是安全,动态和静态数据都经过加密,并受到持续监控。威胁媒介各种形式,CDP One 安全服务检测并响应异常活动。CDP One 安全框架会定期更新,以检测和阻止最新安全威胁。...数据一体好处 运营可用于生产数据可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。...如果您喜欢自己,并且有人员和时间来配置和管理它,那么 PaaS 数据部署可能是您最佳选择。

    72720

    数据一体架构实践

    五、汽车之家一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk,介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖一体架构,将数据可见性提升至分钟级;从多维分析角度来探讨引入Apache Iceberg...带来收益,以及未来还有哪些收益可以期待。...02 基于 Iceberg 一体架构实践 一体意义就是说我不需要看见,数据有着打通元数据格式,它可以自由流动,也可以对接上层多样化计算生态。 ——贾扬清 1....比如数团队自己集市,数据就应该写到他们目录下面,预算也是划到他们预算下,同时权限和离线团队账号体系打通。...踩过坑 03 收益与总结 1. 总结 通过对一体、流批融合探索,我们分别做了总结。

    2.2K32

    别说你懂一体

    为此,这篇文章我们将主要分析: 1、数据、数据一体究竟是什么? 2、架构演进,为什么说一体代表了未来? 3、现在是布局一体好时机吗?...01:数据+数据一体一体出现之前,数据仓库和数据是被人们讨论最多的话题。 正式切入主题前,先跟大家科普一个概念,即大数据工作流程是怎样?...就一体发展轨迹来看,早期一体,更多是一种处理思想,处理上将数据和数据仓库互相打通,现在一体,虽然仍处于发展初期阶段,但它已经不只是一个纯粹技术概念,而是被赋予了更多与厂商产品层面相关含义和价值...这里需要注意是,“一体”并不等同于“数据”+“数据”,这是一个极大误区,现在很多公司经常会同时搭建数、数据两种存储架构,一个大拖着多个小数据,这并不意味着这家公司拥有了一体能力...很多企业出于 IT 建设能力限制,导致很多事情没法,但通过一体架构,让之前被限制数据价值得以充分发挥,如果企业能够在注重数据价值同时,并有意识地把它保存下来,企业就完成了数字化转型重要命题之一

    58430

    一体,技术“缝合怪”?

    因此,一体化应运而生,旨在将数据仓库结构化分析能力与数据存储灵活性无缝结合,为企业提供一个综合数据管理方案。 接下来,我们就一体进行更深入分析。...事实上,这个公司所面临问题具有普遍性。现实业务需求,逼着他们追求一体一体化策略关键,在于它整合了数据仓库高效、结构化查询处理能力,和数据大规模、多样化数据存储能力。...随着技术不断发展,我们预计一体化将在未来企业数据战略中扮演越来越重要角色。 具体怎么实现一体? 既然一体这么好,那么,应该怎么样来实现一体呢?...这些厂商,其各自特点和优势领域,企业可以根据自身业务需求,来筛选合适合作伙伴。...当然,一体技术创新才刚刚开始,未来还有很长路要走。 展望未来,一体化预计将在多个维度实现技术革新和进步。

    35710

    一体 - Apache Arrow那些事

    一体 - Apache Arrow那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。...,CPU无法分支预测,打断CPU流水线;计算中无法确定类型,算子中存在很多动态类型判断,执行过程中,需要频繁对类型进行识别;递归函数调用打断计算过程。...它是经过优化,实际执行和我刚刚给大家展示 Arrow code 是不一样,后者代表了初始呈现方式,然而在实际执行过程中都是向量化支持。...A3:这也是一个很好问题,Arrow 自己一套执行框架,叫做 Arrow Acero,它对向量化支持是非常友好。...所以我们整个执行引擎在经过了很多次迭代之后完全切到了一个新式、对流式计算一个更好支持引擎,这个引擎也是基于 Arrow compute 构建

    92810

    7000字,详解一体架构!

    Lakehouse技术仍然在发展中,因此上面所述这些特性也会被不断修订和改进。 06 一体什么好处? 一体能发挥出数据灵活性与生态丰富性,以及数据仓库成长性与企业级能力。...07 一体落地路径与成本 A:现在大多数企业都已经了自己一套大数据架构,他们如何基于已有的架构落地一体哪些可行落地路径?成本可能主要会来自哪里?...如果企业选择自己维护一套一体架构,则成本主要来自持续维护和调优整套基础设施的人力成本和硬件成本。 A:根据您了解,当前企业尝试落地一体时候遇到问题和挑战主要有哪些?...这些都是自建湖体系会遇到问题。 总之,如果企业并不是一定要大力投入基础设施的话,直接采用全托管版本一体架构会简单很多。...最后,一体还是一个新兴方向,很多问题还在探索中,比如哪些数据放在数 / 数据?更适合一定探索和创新意愿企业。

    3.8K30

    现在一体像是个伪命题

    ,由于具备了一定“实时”数据数据处理能力,因此现在把这种实现(更多是架构上)称为一体。...这也能叫一体? 那你看看,只要你(喊)不尴尬,尴尬就是别人(听)。 那数据仓库咋读数据数据呢?...这要求数据相应关系模型下表和 schema 映射,数据仍需要整理才能使用,而且可利用数据源种类减少(如无法直接基于 NoSQL、文本、Webservice 映射)。...现在一体除了能“实时”数据交互以外,原来批量定时整理数据通道仍然保留,这样可以将数据数据整理好存入数实施本地计算,当然这已经跟一体没太大关系了,没有“一体”之前也是这么。...,即通过 SPL 完全接管原来数据仓库工作,这样在一个体系内就实现了一体

    72930

    AWS一体使用哪种数据格式进行衔接?

    此前Apache Hudi社区一直小伙伴询问能否使用Amazon Redshift(数)查询Hudi表,现在它终于来了。...现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据,而无需先将数据加载到其中,从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...bucket/prefix/partition-path' Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成,然后原生集成到AWS上不同云产品,如Athena、Redshift,可以看到Hudi作为数据格式层衔接了云原生数据与数据仓库...,可用于打造一体底层通用格式,Hudi生态也越来越完善,也欢迎广大开发者参与Apache Hudi社区,一起建设更好数据,Github传送门:https://github.com/apache/

    1.9K52

    快手:从 Clickhouse 到 Apache Doris,实现分离向一体架构升级

    通过引入 Apache Doris 一体能力,替换了 Clickhouse ,升级为一体架构,并结合 Doris 物化视图改写能力和自动物化服务,实现高性能数据查询以及灵活数据治理。...升级目标及选型在上述问题驱使下,快手希望引入一体架构来解决上述问题,希望数可直接分析中数据,而不需要进行繁琐复杂数据传输,避免传输及传输过程中引发数据问题。...统一数据构建和计算引擎 : Apache Doris 支持主流数据写入能力,用户可以基于 Doris 进行统一数据写入、处理及分析,形成一体架构下链路闭环。...基于 Apache Doris 一体架构快手基于 Apache Doris 升级为一体分析平台,新架构如图所示:从下至上,主要分为以下几个层级:数据加工层:数据源数据同步到数据(Hive/...结束语引入 Apache Doris,使快手成功从分离架构升级到一体架构。

    15110

    如何在 CDP 一体中使用Iceberg

    这些连接使分析师和数据科学家能够通过他们选择工具和引擎轻松地就相同数据进行协作。不再有锁定、不必要数据转换或跨工具和云数据移动,只是为了从数据中提取洞察力。...在这篇由两部分组成博客文章中,我们将向您展示如何在 CDP 中使用 Iceberg 来构建一个开放,并利用从数据工程到数据仓库再到机器学习 CDP 计算服务。...在第一部分中,我们将重点介绍如何在 CDP 中使用 Apache Iceberg 构建开放式屋;使用 CDE 摄取和转换数据;并利用时间旅行、分区演变和对 Cloudera 数据仓库上 SQL 和...为了控制成本,我们可以调整虚拟集群配额并使用 Spot 实例。此外,选择启用 Iceberg 分析表选项可确保 VC 具有与 Iceberg 表交互所需库。...例如,我们国际转机航班吗?

    1.3K10

    农业银行一体实时数建设探索实践

    为此,可通过建设实时数解决上述问题,实时数在离线数基础上进一步满足时效性要求,依托流批一体一体、云计算等技术,兼具时效性和灵活性优势,可作为金融业实时数据生产、存储和使用平台。...同时,随着Hudi、Iceberg、Delta Lake等数据技术发展,依托数据湖底座一体实时数建设正在兴起,对推进企业数字化转型具有重要价值: • 一是弥补现有架构不足,一体实时数弥补了传统数对于数据实时处理能力不足...• 三是提升企业级数据分析整合能力,一体实时数打破了数据与数据仓库割裂体系,将数据灵活性、数据多样性以及丰富生态与数据仓库企业级数据分析能力进行了融合。...实时数建设关键技术 3.1 实时数据入 实时数据入一体实时数数据模型建设基础,与流计算模式下“即用即弃”数据处理策略不同,一体实时数借助Hudi数据存储引擎对实时流数据进行摄入存储...间隔设置等较高要求。

    1.3K40

    基于一体构建数据中台架构

    数据仓库存储结构化数据,适用于快速BI和决策支撑,而数据可以存储任何格式数据,往往通过挖掘能够发挥出数据更大作为,因此在一些场景上二者并存可以给企业带来更多收益。...一体,又被称为Lake House,其出发点是通过数据仓库和数据打通和融合,让数据流动起来,减少重复建设。...Lake House架构最重要一点,是实现数据仓库和数据数据/元数据无缝打通和自由流动。...湖里“显性价值”数据可以流到里,甚至可以直接被数使用;而“隐性价值”数据,也可以流到湖里,低成本长久保存,供未来数据挖掘使用。...一体技术借助海量、实时、多模数据处理能力,实现全量数据价值持续释放,正成为企业数字化转型过程中备受关注焦点。

    87910

    一体架构构建与平台应用实践

    仓库,东西要放在规整货架上,甚至还会给货架编号。这里数据很规范,用起来没那么灵活。 数据适合存储非结构化、信息密度低、未经清洗数据。...例如生产中我们获取到日志信息、长文本信息等都可以直接放到数据中。 曾经一段时间,大家对于大数据存储形式分裂为了两派。不断询问是选择数据,还是选择数据仓库?...一体,即打通数据仓库和数据两套体系,让数据和计算在之间自由流动,从而构建一个完整有机大数据技术生态体系。...下面这份PPT材料来自DAMA中国,专题分享活动《一体,构建企业数字化新基座》,作者数据科学家毛亮坚老师,主要介绍了大数据平台架构演进、详细阐述一体架构构建与探索思路、一体化平台应用实践案例...、最后提出了一体化平台未来发展趋势,推荐给大家阅读。

    1.1K10

    安全云数据一体 10 个关键

    将这个生态系统迁移到云端对于那些规避风险的人来说可能会感到不知所措,但云数据一体安全多年来已经发展到可以更安全、正确完成并提供比本地部署显着优势和好处地步数据一体部署。...数据一体角色应仅限于管理和管理数据一体平台,仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富安全管理员。数据一体用户不应该将环境暴露于重大风险中。...最佳加密实践实施通常可以在云提供商提供指南中找到。正确获取这些详细信息至关重要,这样需要对 IAM、密钥轮换策略和特定应用程序配置深入了解。...结论:全面的数据一体安全至关重要 云数据一体是一个复杂分析环境,超越了存储,需要专业知识、规划和纪律才能有效保护。...归根结底,企业对自己数据负有责任和义务,应该考虑如何将云数据一体转变为运行在公有云上“私有数据一体”。此处提供指南旨在将云提供商基础架构安全范围扩展到包括企业数据。

    74810

    作业帮基于 Delta Lake 一体实践

    数据 数据实现上是一种数据格式,可以集成在主流计算引擎(如 Flink/Spark)和数据存储 (如对象存储) 中间,不引入额外服务,同时支持实时 Upsert,提供了多版本支持,可以读取任意版本数据...Zorder 构建耗时优化 对哪些列开启 Zorder 是按需构建,常规情况构建时长~30mins,数据倾斜下,构建 Zorder 时长高达~90mins。...总体效果 经过了近半年多开发和优化,近期基于 Delta Lake 离线数已经上线,重点是提升分析查询优化,同时针对小时全量需求场景,也同样提供了支持,整体看效果如下: 就绪时间更快:ODS...致 谢 最后,非常感谢阿里云 EMR 数据团队,凭借他们在 Delta Lake 中专业能力和合作过程中高效支持,在我们这次数据迁移过程中,帮助我们解决了很多关键性问题。...作者介绍: 刘晋,作业帮大数据平台技术部负责人,专注于大数据基础架构、数据平台、数据治理工具、数据体系建设 王滨,作业帮大数据平台技术部 - 高级架构师,擅长 SQL 引擎、分布式离线计算、资源调度、一体建设

    73330

    数据VS数据仓库?一体了解一下

    /EMR DataLake一体方案一介绍。...五、下一代演进方向:一体 经过对数据和数据仓库深入阐述和比较,本文认为数据和数据仓库作为大数据系统两条不同演进路线,各自特有的优势和局限性。...我们认为,构建湖一体需要解决三个关键问题: 数据/元数据无缝打通,且不需要用户人工干预 统一开发体验,存储在不同系统数据,可以通过一个统一开发/管理平台操作 数据与数据仓库数据...,系统负责自动caching/moving,系统可以根据自动规则决定哪些数据放在数哪些保留在数据,进而形成一体化 我们将在下一章详细介绍阿里云一体方案如何解决这三个问题。...企业可以使用一体数据中台能力,优化数据管理架构,充分融合数据和数据仓库各自优势。 使用数据集中式原始数据存储,发挥数据灵活和开放优势。

    2.9K10

    通用数据一体架构正当时

    数据一体为云存储中数据添加了事务层,使其具有类似于数据仓库功能,同时保持了数据可扩展性和成本状况。...通用数据一体架构 通用数据一体架构将数据一体置于数据基础架构中心提供快速、开放且易于管理商业智能、数据科学等事实来源。...数以千计同时使用数据和数据仓库组织可以通过采用此架构获得以下好处: 统一数据 通用数据一体体系结构使用数据一体作为组织云帐户中事实来源,并以开源格式存储数据。...我相信在未来道路上通用数据一体架构也可以建立在为这些需求提供类似或更好支持未来技术之上。 最后 Onetable 是通用数据一体架构另一个构建块。...借助通用数据一体架构,他们分析师可以继续使用仓库对一体中存储数据进行查询。

    25510
    领券