OpenFog Consortium发布了其OpenFog参考架构，OpenFog的成员正在雾计算（fog computing）领域工作，雾计算是使用最终用户终端设备或连接最终用户设备的边缘设备，以分布式协作架构进行数据存储...（相较于将数据集中存储在云数据中心），或进行分布式网络数据包传输通信（相较于通过互联网骨干路由），或相关分布式控制或管理。...OpenFog参考架构创建雾计算标准，以实现物联网（IoT）、5G和人工智能（AI）应用的数据密集型需求。...雾计算与移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）在很多方面有很大的相似性，它将数据中心的功能带到网络边缘。...☘ 雾计算处理移动/服务提供商之外的垂直行业 ☘ MEC标准主要是面向计算的，OpenFog Consortium的参考架构还包括存储和深度数据包网络 ☘ MEC关注RAN或基站收发器（BTS）
据 Cisco 2016 年做的一个关于移动数据预测报告显示，全球的移动数据将会在 2016 年和 2021 年之间提高 18 倍，2021 年截止将会超过 49 EB。...面对大量的数据和新型的应用程序对服务质量的严苛需求，云计算的问题也凸显出来。 ?...最后，云计算的安全性和隐私性不容乐观，在用户和云计算中心之间需要经过多跳的网络传输，越深的网络传输，数据的完整性和机密性就越难保证。 以上问题的解决方案，自然是由学术界首先提出的。...这是「雾计算」最初的雏形。...他们在 2016 年初即发布了主打 IoT 雾计算的机智云 4.0，整合了雾计算、物联网大数据和机器学习应用能力，形成了一体化的解决方案。
提起云计算大家一定不陌生，云计算和大数据一起为物联网的发展做着贡献，但是说起雾计算你知道是什么？今天我们就来了解下什么是雾计算。...雾计算 雾计算又名fogging，在该模式中数据、处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中。...雾计算的概念在2011年被人提出，在2012年被做了详细鼎易，正如云计算一样，雾计算也定义的十分形象，云是高高在上的，十分抽象，而雾则接近地面，与你我同在，雾计算没有强力的计算的能力，雾是介于云计算和个人计算之间的...更为广泛的地理分布：这正好与集中在某个地点的云计算（数据中心）形成强烈的对比。 3....交通保障和数据分析、地理分析情况。
二、增量计算的架构图 ? 搞清楚下面三个问题，就搞清楚了什么是增量计算 增量计算的增量体现在哪？ 首先数据是要增量的入湖。...增量计算为什么要有消息队列的能力 增量计算就是计算 5 分钟或者 10 分钟的数据，需要数据湖能从上次的地方继续开始消费。...第二种场景：延迟数据 比如现在要计算 1 分钟之内的数据，假设现在 1 分钟的数据计算完了，然后来了一条上个 1 分钟的数据，那么就要把上 1 分钟的数据再次计算一遍，再去修改。...所以，需要数据湖有 upsert 能力。 上图中，流计算和批计算的存储是统一的，但是计算引擎是不统一的，哪天 Flink 的功能更加完善了，就可以去掉 Spark，做到真正的计算和存储流批一体。...三、数据湖的核心原理（Iceberg） 官方对 Iceberg 的定义是一种 Open Table Format。 那什么是 table format？ 我们看下面的架构： ?
云计算使用互联网作为将数据，应用程序，视频，图片等传输到数据中心的途径。云计算还配备了与物联网有关的设备来提高日常工作的效率。物联网能够生成大量的数据，而云计算为数据提供了到目的地的路径。...混合云计算的一个明显的好处是拥有可直接访问的私有基础设施，而不是通过公共互联网推送。与公众使用的云计算服务相比，这大大减少了访问时间。...雾计算 雾计算(也称为边缘计算)有助于终端设备和云计算数据中心之间的计算，存储和网络服务的运行。这是在本地计算设备而不是在云端或远程数据中心收集和处理数据的另一种方式。...雾计算使用传感器和其他连接的设备将数据发送到附近的边缘计算设备。它被认为是能够处理和分析数据的网关设备，如交换机或路由器。...它可以被认为是云计算与硬件之间的中间层，用于实现更有效的数据处理，分析和存储。这是通过减少需要传输到云计算的数据量实现的。 在混合云计算和雾计算之间进行切换。
在我看来，雾计算和云计算的本质是一样的——都是充分利用「闲置的资源」进行任务的处理。不同在于云计算利用的是网络核心的资源，而雾计算则利用网络边缘的资源。 ?...据 Cisco 2016 年做的一个关于移动数据预测报告显示，全球的移动数据将会在 2016 年和 2021 年之间提高 18 倍，2021 年截止将会超过 49 EB。...面对大量的数据和新型的应用程序对服务质量的严苛需求，云计算的问题也凸显出来。 ?...最后，云计算的安全性和隐私性不容乐观，在用户和云计算中心之间需要经过多跳的网络传输，越深的网络传输，数据的完整性和机密性就越难保证。 以上问题的解决方案，自然是由学术界首先提出的。...他们在 2016 年初即发布了主打 IoT 雾计算的机智云 4.0，整合了雾计算、物联网大数据和机器学习应用能力，形成了一体化的解决方案。
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。...我们有一个原始数据的登陆区域，一个过渡区域，在此区域中，数据被清理、验证、丰富和增强，并添加了额外的来源和计算，然后最终被放置在一个可供业务使用的精选区域中。...这意味着我们可以在 Enriched 中查看与 Curated 中相同的结构。 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。...微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区，讨论：企业架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化....QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。
图一：云计算三种服务类型 二、雾计算 雾计算的出现从某种意义上来讲，是补充了云计算的不足。...由于将数据导出到处到云端的过程复杂、数据传输的带宽限制以及传输的延时性等，在数据指数级上涨的今天，云计算已经出现了一些瓶颈问题，这个时候，便出现了更贴近我们生活的雾计算。...图二：雾计算 三、边缘计算 边缘计算是指在靠近物或者数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数据化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求...我们不难看出，雾计算与边缘计算的区别：1、雾计算更具层次性和平坦架构，边缘计算依赖于不构成网络的单独节点；2、雾计算在节点之间具有广泛对等互联的能力，边缘计算在孤岛中运行其节点，需要通过云实现对流量传输...如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。
雾计算（Fog Computing），简单来说，拓展了云计算（Cloud Computing）的概念，相对于云来说，它离产生数据的地方更近，数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云端...通俗一点讲：“雾计算”的名字源自“雾是比云更贴近地面（数据产生的地方）”。最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof....雾计算可理解为本地化的云计算 边缘计算（Edge Computing） 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。...边缘计算进一步推进了雾计算的「局部的处理能力」的理念，处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实施处理。和雾计算相比的优点，由于性质单一的故障点比较少。...各自的设备独立动作，可以判断什么数据保存在本地，什么数据发到云端。 还有： 霾计算：霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算，就是云计算和雾计算的对立面。
随着近年来互联网产生数据量前所未有的增加，各种计算也是层出不穷，什么网格计算、边缘计算、云计算、雾计算、霾计算等，还TM有霾计算，即使身在IT行业，也很容易被这些“计算”弄得云山雾罩。...二、边缘计算 边缘计算(Edge computing)是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务，边缘计算整个体系中包含了四个关键部分：智能设备...三、雾计算 雾计算（Fog Computing）中雾的命名源自“雾是更贴近地面的云”，属于本地网络资产、微型数据中心。...雾计算的特点是处理能力强的单个设备接收多个端点来的信息，处理后的信息发回需要的地方。雾计算可以有效的分散计算和分析，这一点与边缘计算几乎一样。...雾计算可以有效地减少所需的带宽量，以及减少与云和各种传感器之间所需的往返通讯，所以它能在不降低程序或设备的整体性能下，协助将所有内容串联在一起，并显著提高关键应用程序的性能。
一、什么是数据湖? 数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。...这导致数据仓库与数据湖问题：何时使用哪一个以及它们与数据集市、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 的湖仓一体架构实践 湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓，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....小文件合并及数据清理 11. 计算引擎 – Flink Flink 是实时平台的核心计算引擎，目前主要支持数据入湖场景，主要有以下几个方面的特点。...总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore； 总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。
数据湖使数据工程团队可以根据其独特的需求自由选择正确的元数据、存储和计算技术。因此，随着您的数据需要扩展，您的团队可以通过集成数据堆栈的新元素来 轻松定制数据湖策略。...数据湖通常还会将存储和计算解耦，这样可以节省成本，同时促进实时流和查询。它们还鼓励分布式计算以增强查询性能和并行数据处理。 灵活性不仅仅是技术选择的可塑性。...与数据湖一样，它还具有数据湖表格式（Delta Lake、Apache Iceberg 和 Apache Hudi）提供的数据库功能。与数据湖相比，Lakehouse 具有额外的数据治理。...Iceberg 使用高性能表格式向 Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive 和 Impala 等计算引擎添加表，其工作方式与 SQL 表类似。...点击图片可查看完整电子表格 "湖仓一体与数据仓库与数据湖"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...随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀，业界最近几年就一直聚焦并探索于实时数仓建设。...根据数仓架构演变过程，在Lambda架构中含有离线处理与实时处理两条链路，其架构图如下：图片正是由于两条链路处理数据导致数据不一致等一些列问题所以才有了Kappa架构，Kappa架构如下：图片Kappa...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
，包括流处理和批处理：SPARK，FLINK 简单的说，数据湖技术是计算引擎和底层存储格式之间的一种数据组织格式，用来定义数据、元数据的组织方式。...如上图的左边，Hudi 将数据集组织到与 Hive 表非常相似的基本路径下的目录结构中。 数据集分为多个分区，每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。...写优化的行存格式（WOFormat）：使用列式（parquet）与行式（avro）文件组合，进行数据存储。...但是在读取数据集时，需要将增量文件与旧文件进行合并，生成列式文件。...四、Apache Iceberg Iceberg 作为新兴的数据湖框架之一，开创性的抽象出“表格式”table format）这一中间层，既独立于上层的计算引擎（如Spark和Flink）和查询引擎（如
在制造业中，它可能是一个工厂的地板与连接的生产设备。在IT领域，可操作数据的来源可能包括公司路由器和员工终端。 雾计算的实际应用 那么，究竟什么是雾计算呢? 雾计算能有效的“分散”计算和分析能力。...与业务相关的一个例子是一个自动化的库存系统，它“位于”供应链中的多个仓库和工厂之间。在这里，雾层可能作为“检查和平衡”材料，设备和供应水平跨越多个地点，并自动触发重新订购或交叉装运。...雾计算代表了一个重要的中间步骤，它控制了操作数据从组织设备和局域网转移到决策者手中的数量和类型，或者最终是一个工业级的云数据服务。...工厂内的许多系统可以通过将边缘节点与雾计算结合起来实现自动化，包括生产设备、环境控制、压缩空气系统、冷却剂循环、电力和其他电源等等。...雾计算和边缘计算共同帮助我们为消费者、企业、数据科学家和IT架构师创造了大量全新的工具，以实现卓越的效果。
有些人告诉我们，数据湖只不过是数据仓库的转世，本着“去过那里”的精神，其他人则专注于这个“有光泽的，新的”数据湖有多好，而另一些则是站在海岸线尖叫，“不要进去！这不是一个湖 - 这是一个沼泽！...数据湖的内容从一个源头填充到湖中，湖的各种用户可以来检查，潜水或采样。 今年早些时候，我的同事Anne Buff和我参加了关于数据湖的在线辩论。...像Hadoop这样的大数据技术的主要特点之一是与数据仓库相比，存储数据的成本相对较低。这主要有两个原因：首先，Hadoop是开源软件，所以许可和社区支持是免费的。...根据定义，数据仓库是一个高度结构化的仓库。改变结构在技术上并不困难，但考虑到与之相关的所有业务流程，这可能非常耗时。...相信我，一个数据湖，在这个成熟的阶段，最适合数据科学家。 为什么这很重要 作为营销人员，您可能会听到您的组织正在建立一个数据湖和/或您的营销数据仓库是一个候选人被迁移到这个数据湖。
雾计算与边缘计算的异同点 雾计算和边缘计算系统都将数据处理转移到数据生成源头; 二者都试图减少发送到云端的数据量，以降低延迟; 通过以上策略; 二者都可以改善远程关键型应用程序中的系统响应时间，提高系统安全性...雾计算和边缘计算都涉及处理更接近原点的数据。关键的区别在于处理发生的确切位置。 4. 雾计算与边缘计算的使用方式不同 我们可以看到，这两种技术非常相似。...雾计算过程发生在局域网(LAN)级网络架构上，使用与智能网关 和嵌入式计算机系统交互的集中式系统。 而边缘计算处理的大部分数据来源于所在的物联网设备本身。...随着物联网的不断发展和生产的更海量的数据，处理接近生成点的数据将变得势在必行。 虽然这雾计算和边缘计算两者有些相似，但是数据的收集，处理，通信的方法确实是不同的。...都有各自的长处，雾计算和边缘计算都将在未来的物联网行业中发挥着十分重要的作用。
在IT环境中，可操作数据的来源可能包括企业路由器和员工终端。 雾计算的实际应用 那么什么是雾计算呢？雾计算可以有效地分散计算和分析能力。...与业务相关的一个例子是自动库存系统，它位于供应链中的多个仓库和工厂之间。在这里,雾计算层可以用于“检查和平衡”多个位置的材料、设备和供应水平，并自动触发重新订单。...“智能计量”是指本地数据中心与发电厂和变压器一起部署，以收集和传输有关当地电网的信息。通过雾计算以这种方式控制的“智能电网”在限制停电影响方面更具弹性，并使工程师在问题突现时更容易查明。...通过将边缘节点与雾计算相结合，工厂内的许多系统可以实现自动化，其中包括生产设备、环境控制、压缩空气系统、 冷却剂循环、电力和其他电源等。...---- ---- 作者：林小新，文章首发于《计算机与网络》。
Hudi与Flink整合Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容，目前经过测试，Hudi0.8.0版本开始支持Flink，通过Flink写数据到Hudi时，必须开启checkpoint...，至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。...但是应该是有一些问题，目前问题如下：在本地执行Flink代码向Flink写数据时，存在“java.lang.AbstractMethodError: Method org/apache/hudi/sink...写入到Flink中的数据，如果使用Flink读取出来，会有对应的错误：“Exception in thread "main" org.apache.hudi.exception.HoodieException...) import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //2.必须开启checkpoint 默认有5个checkpoint后，hudi目录下才会有数据
Hudi与Hive集成 一、配置HiveServer2 Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过...jdbc:hive2://node1:10000: **** #可以输入任意密码,没有验证 0: jdbc:hive2://node1:10000> show tables; 二、代码层面集成Hudi与Hive...后缀rt对应的Hive表中存储的是Base文件Parquet格式数据+*log* Avro格式数据，也就是全量数据。后缀为ro Hive表中存储的是存储的是Base文件对应的数据。...3）启动Hive MetaStore与Hive Server2服务 [root@node1 conf]# hive --service metastore & [root@node1 conf]# hive...三、手动层面集成Hudi与Hive 如果已经存在Hudi数据，我们也可以手动创建对应的Hive表来映射对应的Hudi数据，使用Hive SQL来操作Hudi。
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