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

数仓与数据湖

是云计算领域中用于存储和管理大数据的两种不同的架构模式。

数仓(Data Warehouse)是一种面向企业决策支持的数据存储和管理系统。它通过将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载(ETL)处理,将数据整合到一个统一的结构化模式中。数仓通常采用星型或雪花型的数据模型,以支持复杂的分析查询。数仓的优势包括高性能的数据查询和分析能力,适用于结构化数据,适合进行复杂的数据分析和报表生成。在实际应用中,可以使用腾讯云的数据仓库产品TDSQL(https://cloud.tencent.com/product/tdsql)来构建和管理数仓。

数据湖(Data Lake)是一种存储和管理大数据的架构模式,它以原始、未经处理的形式存储数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖不需要事先定义数据模式,可以容纳各种类型和格式的数据。数据湖通常采用分布式文件系统(如Hadoop HDFS)或对象存储(如腾讯云的对象存储COS)来存储数据。数据湖的优势包括灵活性和扩展性,可以容纳大量的数据,并支持多种数据处理和分析工具。在实际应用中,可以使用腾讯云的数据湖产品COS(https://cloud.tencent.com/product/cos)来构建和管理数据湖。

数仓和数据湖在数据存储和管理的方式上存在一些区别。数仓适用于结构化数据,需要进行数据抽取、转换和加载的处理,适合进行复杂的数据分析和报表生成。数据湖适用于各种类型和格式的数据,以原始、未经处理的形式存储数据,适合进行数据探索、机器学习和大数据分析等工作。

总结起来,数仓和数据湖是云计算领域中用于存储和管理大数据的两种不同的架构模式。数仓适用于结构化数据,具有高性能的数据查询和分析能力;数据湖适用于各种类型和格式的数据,具有灵活性和扩展性。腾讯云提供了相应的产品和服务来支持数仓和数据湖的构建和管理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OPPO数据融合架构升级的实践思考

本文,InfoQ 采访了 OPPO 云架构部部长鲍永成,请他与我们分享 OPPO 引入数据和数融合架构的探索工作和实践中的一些思考。 1当我们谈数据,谈的是什么?  ...其实数据这个概念诞生至今有挺长时间了,在您看来,目前业内对数据的定义和重要性是否已经达成一致?云厂商的产品和开源项目之间有什么差异吗? 鲍永成:回答这个问题之前,我们得明确的主要区别。...无论是数据,还是数据仓库的数据,只有运转在这套体系下,才能得到高效利用。在上述能力具备的条件下,解决好数据快速构建 schema、的元数据统一问题,自然融合。...上述能力不完备,空谈之争,没有太多意义,孤岛问题不可避免,数据利用率低,使用成本高。  InfoQ:您怎么看数据和数融合架构未来的发展趋势?...快速而又低成本的利用数据数据有着较为明显的优势。如果企业团队面临这样的挑战,可以引入仓融合的架构。但要做到融合,可以结合自身的情况,参考上一个问题的回答。

1K20
  • 数据一体架构实践

    一、什么是数据? 数据是保存大量原始格式数据的中心位置。以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比,数据采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。‍...这导致数据仓库数据问题:何时使用哪一个以及它们数据集市、操作数据存储和关系数据库的对比。 所有这些数据存储库都具有相似的核心功能:存储数据用于业务报告和分析。...02 基于 Iceberg 的一体架构实践 一体的意义就是说我不需要看见数据有着打通的元数据的格式,它可以自由的流动,也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1....总结 通过对一体、流批融合的探索,我们分别做了总结。 一体 Iceberg 支持 Hive Metastore; 总体使用上 Hive 表类似:相同数据格式、相同的计算引擎。...但是在架构层面上,这个意义还是很大的,后续我们能看到一些希望,可以把整个原来 “T + 1” 的,做成准实时的,提升整体的数据时效性,然后更好地支持上下游的业务。

    2.3K32

    数据仓库数据一体:概述及比较

    数据一体的诞生是随着云仓库提供商开始添加通常相关的功能而产生的,正如 Redshift Spectrum 和 Delta Lake 等平台中所见。...一体是最新的数据存储架构,它将数据的成本效率和灵活性数据仓库的可靠性和一致性结合在一起。 此表总结了数据仓库、数据一体之间的差异。...点击图片可查看完整电子表格 "一体数据仓库数据"仍然是一个持续的话题。选择哪种大数据存储架构最终取决于您正在处理的数据类型、数据源以及利益相关者将如何使用数据。...数据仓库、数据一体中的首选项必须用户的熟练程度、需求和工作流程相对应。 例如,商业智能团队经常发现结构化数据更方便用于报告和分析目的,从而使数据仓库成为合理的选择。...5.4 融合和最新产品创新 一体本身是一项相对较新的创新。随着实时分析数据流的兴起,这种混合方法可能会在未来几年变得更加流行,并且各行业的数据团队相关。

    1.8K10

    数据数据和仓库:范式简介

    博客系列 数据和仓库第 1 部分:范式简介 数据和仓库第 2 部分:Databricks 和雪花 数据和仓库第 3 部分:Azure Synapse 观点 两种范式:数据数据仓库 基于一些主要组件的选择...,云分析解决方案可以分为两类:数据数据仓库。...数据:去中心化带来的自由 数据范式的核心原则是责任分散。借助大量工具,任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据:青铜、白银和黄金。...集中式数据数据管理工具越来越多,但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。 结论:数据数据仓库 在这篇文章中,我们讨论了数据仓库和基于数据的解决方案的基本方法或范式的差异。...原则上,您可以纯粹在数据或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。 我见过大量基于数据工具的功能齐全的平台。在这些情况下,可以使用特定于用例的数据数据集市来提供信息,而根本不需要数据仓库。

    60710

    数据建模建模_建模的几种方式

    数据模型 所谓水无定势,兵无常法。不同的行业,有不同行业的特点,因此,从业务角度看,其相应的数据模型是千差万别的。...在开始介绍数据模型之前,我们先看一个东西,那就是算法数据结构,我们知道算法是解决特定问题的策略,数据结构处理问题的数学模型,数据结构 有三大要素,逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法...,例如我们定义的图的数据结构,然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法,例如深度遍历和广度遍历;我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的,也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。...数据模型也一样,只不过数据结构是针对特定问题的,而数据模型是针对特定业务的,然后多业务进行抽象,形成了行业特征,在银行业,IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model...数据仓库的设计始于数据模型,企业的数据模型适用于操作型环境,而修改后的模型适用于,其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

    54140

    数据数据和仓库:Azure Synapse 视角

    是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据数据仓库范式规模上的定位。...具体来说,我们关注如何在其中看到数据仓库和数据范式的区别。 为了熟悉这个主题,我建议你先阅读本系列的前几篇文章。...数据和仓库第 1 部分:范式简介 数据和仓库第 2 部分:Databricks 和Showflake 数据和仓库第 3 部分:Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖的解决方案,该解决方案该主题的角度略有不同...实际上,该组件旧的 Azure 数据工厂服务(Azure Data Factory service) 相同。...除此之外,环境在组件之间提供以下功能: 一个集中的图形工作区用户界面,可以访问所有工具 光可视化(Light visualization)功能和 Power BI 报告的集成 可在所有工具中使用的通用数据表模式存储库

    1.2K20

    数据数据和仓库:Databricks 和 Snowflake

    是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake,以评估基于数据和基于数据仓库的解决方案之间的差异。...另一方面,Delta Lake 是 Databricks 相关的存储解决方案。我们稍后会介绍。...数据库类型功能是专门使用 Delta 文件格式开发的。 Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据世界的方法。除其他外,该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。...根据数据范式,文件格式本身是开放的,任何人都可以免费使用。...这是 Snowflake 向数据范式方向扩展其解决方案的方式之一。如今,它提供了用于实时数据摄取的高效工具等。

    2.4K10

    数据开发:离线实时数

    1、离线 离线,其实简单点来说,就是原来的传统数据以T+1的形式计算好放在那里,给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代,这种模式被称为“大数据的批处理”。...数据采集:flume/logstash+kafka,替代传统的FTP; 批量数据同步:Sqoop、Kettle,跟传统一样用Kettle,部分商用ETL工具也开始支持大数据集群; 大数据存储:Hadoop...HDFS/Hive、TiDB、GP等MPP,替代传统的Oracle、MySQL、MS SQL、DB2等; 大数据计算引擎:MapReduce、Spark、Tez,替代传统数据库执行引擎; OLAP...2、实时数 实时数最开始是在日志数据分析业务中被广泛使用,后来在各种实时战报大屏的推动,实时数开始应用。...离线计算相比,实时计算减少了数据落地,替换了数据计算引擎,目前纯流式数据处理基本上就只有Spark Streaming了,而Flink是批流一体的。

    4.2K11

    栈在一体上的探索实践

    在此背景下,融合了数据仓库数据优点的新的架构模式"一体"被提了出来。...什么是一体 一言蔽之,“一体”是一种新的架构模式,它将数据仓库数据的优势充分结合,其数据存储在数据低成本的存储架构之上,拥有数据数据格式的灵活性,又继承了数据仓库数据的治理能力。...引入数据 由于栈流计算引擎使用的是Flink,在调研Iceberg、Hudi两款开源数据项目之后,Iceberg相比于Hudi来说,Flink集成更便捷,生态上也更友好,因此我们决定采用Iceberg...栈在建设中的痛点 批流分离,运维费钱费力 目前离线的做法是先使用FlinkX将数据采集到Hive表中,然后再通过Hive SQL或者Spark SQL计算,最后写回Hive;实时数的做法是数据从源表的...一体架构 基于上述所说,让我们一起来看看,我们通过 Flinkx 将数据(Iceberg)、入仓(hive) 之后,栈上一体的结构是如何实现的: 在引入Iceberg 之后我们不仅可以统一对接各种格式的数据存储

    48820

    数据中台一体能碰出怎样的火花?网易帆实时数据Arctic的新探索

    网易帆团队希望让基于数据概念的离线技术具备实时计算的能力以及 ACID 的保障,也就是具备传统的能力,因此,数据和传统各项能力的结合,就是网易帆团队要做的一体。...它和一体、数据中台之间的关系要怎么理解? 马进表示,逻辑数据一体是同一场景下的两个解决方案,本质上来说都是为中台服务的。...2 实时数据 Arctic 的设计思路和定位 网易帆建设一体的核心技术原理 Hive 离线方案最大的不同是对数据的管理粒度更加细化,Hive 的管理粒度在 Partition 级别,而网易一体方案的管理粒度细化到文件...数据有一个非常重要的功能,即能够基于主键进行行级更新,Hudi 在功能上 Arctic 比较匹配,只是在核心设计上二者存在分歧,在实时入这一方面 Hudi 也最具有代表性。...至少还需要两年时间,才会有更多业务把流批一体和一体作为一个比较标准的方案,过程的快慢每个业务自身对存算分离的诉求的急迫程度有关。 客观来说,现阶段一体技术在开源技术里还不是很成熟。

    65120

    腾讯云对象存储联合DataBend云打通数据数据仓库

    随着数字化进程不断深入,数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求,一体应运而生。...伴随多场景的成功落地,腾讯云对象存储打造基于云技术的一体解决方案。...腾讯云对象存储打造开放的一体解决方案,业界优秀的云Databend Cloud深度合作,打破数据之间的壁垒,减少了数据分析中的搬迁,实现数据融合和统一数据管理,以便用户快速、高效、按需的进行数据分析...( 图左:北京变科技有限公司联合创始人—王吟 图右:腾讯云存储产品负责人—崔剑 ) 腾讯云对象存储联合Databend Cloud的一体解决方案具备快速、高效、按需等特点;快速:用户点击几次鼠标...,就能完成从0到用上一体方案;高效:直接对COS数据数据进行分析,省去数据搬移、转换等繁琐易错的数据管理操作,且云上对象存储COS是海量的、低成的存储方案;按需,利用云上构建的优势,数据分析的数据

    39820

    数据建模

    数据建模 数据仓库简介       1.什么是数据库?     数据库(database)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。     ...数据仓库顾名思义,是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析 性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据进行筛选整合。...稳定的:里不存在数据的更新和删除操作。 变化的:里会完整的记录某个对象在一段时间内的变化情况。 数据仓库的目的是实现集成,稳定,反映历史变化有组织有结构的存储数据的集合。...第一章数据仓库的概念 (3) (3)     大数据里面做的各种菜,当成我们大数据的各种产品,的作用就是相当于这个牛逼的惨痛的后厨,采购各种原材料。...日志数据:通过sdk(soft development kit)做数据采集(js采集,java代码),所谓sdk就是我们开发一些工具,采集用户前端交互的数据(点击,浏览,点赞,广告,错误日志),采集方式是通过监控事件的方式

    50320

    数据一体的好处

    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的数据部署的特征,介绍 Cloudera 新的一体化产品 CDP One 的优势。...PaaS 数据 平台即服务 (PaaS) 数据是在您的云帐户中配置的数据的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据的一个示例。...虽然本地部署相比,PaaS 数据提供了敏捷性和更快的分析路径,但它们确实需要持续的运营人员来确保成功交付分析服务。...让我们深入研究每个类别并将其 PaaS 数据部署进行比较。 硬件(计算和存储): PaaS 数据一样,CDP One 数据驻留在云中并使用虚拟化计算。...数据一体的好处 运营可用于生产的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。

    72920

    浅谈大数据

    顾名思义就是存放数据的仓库,那MySQL不也是存放数据的地方吗?...没错,只是比MySQL大得多,存的数据来源更广,数据类型更加多,MySQL只是存储关系型的数据库,MySQL用于OLTP(联机事务处理),而金融,政务等业务需要需要严格的事物控制,为了保证数据的原子性...下面是的架构图,包含了离线和实时数分类 分为实时数,离线,实时离线一体化。...实时数 实时数就是对数据的实时性要求比较高,所以是即时运算的,它的数据来源和离线是一样的,数据出来后,一条走了实时,一条走了离线(Lambda架构),相比于离线,实时数的难度就要大得多,因为离线数据是全量数据...总结 上面只是简单地介绍了的一些基本知识,的分类,数据来源和数据流向,能够对数从整体上有一个认识,并没有从的建模,技术等方面去说,后续再从的各个组件和技术框架去说。

    64420

    数分之说

    从十年的热度指数,可以看出数分同频共振; 十年的指数在400左右浮动,不温不火中规中矩,像一位沉稳的老者; 数分十年的指数从300倍翻到1500左右,非常烫手,吸引了越来越多的人。...数分用什么不同呢?对于很多跃跃欲试的小白来说,了解不同,才能知道自己适合什么。 不同点一:作用力方向一分一合: 数据仓库,数据仓库重要的是数据的集成,"百川入海,聚沙成塔"的既视感。...不同点三:偏"道",数分偏"术": 数据本身就客观的毫无偏见的,我们需要集成全方面多层次的数据,才能更全面的认识世界。 决策的第一步是基于决策对象集成大量的数据构建数据仓库。...不同点四:岗位职责不同 开发的岗位职责 (侧重数据ETL) 数据分析的岗位职责(侧重数据分析报告) 不同点五:一个男儿本色,一个巾帼不让 一张图,也不需要费口舌之劳 不同点六:难点不同-处理数据难...和数分虽然都是加工数据,但是各有各的难处: 是要掌握好hive、Postgresql、elt等工具来解决数据处理难的问题; 数分常常是有分析方法却找不到数据、还要学习数据可视化。

    65030

    数据VS数据仓库?一体了解一下

    支持数据访问 2017年Redshift推出Redshift Spectrum,支持Redsift用户访问S3数据数据 2018年阿里云MaxCompute推出外表能力,支持访问包括OSS...上述在数据架构上建立的若干尝试并不成功,这表明数据有本质的区别,在数据体系上很难建成完善的。...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 有统一的开发体验,存储在不同系统的数据,可以通过一个统一的开发/管理平台操作 数据数据仓库的数据...2)统一数据/元数据管理 MaxCompute实现一体化的元数据管理,通过DB元数据一键映射技术,实现数据和MaxCompute的元数据无缝打通。...4)自动 一体需要用户根据自身资产使用情况将数据之间进行合理的分层和存储,以最大化的优势。

    2.9K10

    名,懂

    数据开发不能绕过数据仓库的建设,数据分析/数据挖掘的基础料,更是描述一个企业蓝图的智库。...如何打造出一个反映企业全局的视图是“路漫漫其修远兮”的任重远道; 在数据公众号“数据指象”的上一篇推文《矛盾的演进之旅》中,描述了由简入繁的其中道理。今天我们接着了解数的名义。...定义:数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。...数据集成性:集成是最重要的特点之一,也是突出传统数据库的特性之一;没有集成数就没有价值;只有将:同义不同名、同名不同义、多数据源、码值分解等等杂乱无章的数据,以集成就行统一、进行归一、进行编排形成一致性统一的的...才能发挥数据仓库独特价值,才能更全面统一表达业务。 非易失性:不易丢失数据的基本属性,承接经年累月的数据输入,保存历史的数据细节,在时间的作用慢慢地聚沙成塔,让微小的数据也能发出耀眼的光芒。

    50820
    领券