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数据入湖原则

数据入湖原则是指将数据存储在一个中心化的数据仓库中，以便于数据分析和处理。这个原则的目的是为了确保数据的一致性、可追溯性和可用性。

在数据入湖原则中，数据首先被收集和整理，然后被存储在一个中心化的数据仓库中。这个数据仓库可以是一个关系型数据库、一个大数据平台或者一个数据湖。数据入湖原则的优势包括：

  1. 数据一致性：将数据存储在一个中心化的数据仓库中可以确保数据的一致性，避免数据在不同系统之间出现不一致的情况。
  2. 数据可追溯性：数据入湖原则可以确保数据的可追溯性，即使数据被修改或删除，也可以通过数据仓库中的历史记录进行追溯。
  3. 数据可用性：数据入湖原则可以确保数据的可用性，因为数据被存储在一个中心化的数据仓库中，可以方便地进行查询和分析。

数据入湖原则的应用场景包括数据分析、数据挖掘、业务智能和大数据处理等。

推荐的腾讯云相关产品包括云数据库、云存储、大数据平台和数据湖等。云数据库可以用于存储结构化数据，云存储可以用于存储非结构化数据，大数据平台和数据湖可以用于处理大规模数据。

云数据库产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb

云存储产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos

大数据平台产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdh

数据湖产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/datalake

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    博客系列 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 两种范式：数据湖与数据仓库 基于一些主要组件的选择...相反，考虑范式的差异更有意义：数据仓库的基本原则和基于数据湖的解决方案。...数据湖：去中心化带来的自由 数据湖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。...集中式数据湖元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：数据湖和数据仓库 在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。...原则上，您可以纯粹在数据湖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湖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库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。

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    类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。...数据入湖 数据入湖有一定的标准，包括明确数据owner，发布数据标准，认证数据源、定义数据密级、评估数据质量和注册元数据。...数据入湖的方式 有物理入湖和虚拟入湖，物理入湖是指将数据复制到数据湖中，包括离线数据集成和实时数据集成两种方式。如果你对报表实时性要求很高，比如支撑实时监控类报表，那就需要入实时区。...对报表实时性要求不高的，比如支撑年月季度等统计报表，可以入离线区。 虚拟入湖指原始数据不在数据湖中进行物理存储，而是通过建立对应虚拟表的集成方式实现入湖，实时性强，一般面向小数据量应用。...贴源or整合 贴源入湖是指入到SDI层，SDI层基本就是copy原系统数据一份，不做多余的处理。而贴源整合是入到DWI层，DWI层会遵从三范式，做多源整合，维度拉通等处理。

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    基于Apache Hudi和Debezium构建CDC入湖管道

    从 Hudi v0.10.0 开始，我们很高兴地宣布推出适用于 Deltastreamer[1] 的 Debezium 源[2]，它提供从 Postgres 和 MySQL 数据库到数据湖的变更捕获数据...背景 当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。...现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。...Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。...现在可以将数据库数据提取到数据湖中，以提供一种经济高效的方式来存储和分析数据库数据。请关注此 JIRA[20] 以了解有关此新功能的更多信息。

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