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数据湖构建需求

数据湖构建是一种将原始数据存储在统一存储系统中，使企业能够更轻松地处理和分析数据的技术。数据湖构建具有以下特点和优势：

灵活性：数据湖允许企业将多种数据源整合到一个存储系统中，方便数据访问和分析。
可扩展性：数据湖可以根据业务需求灵活扩展存储和计算能力，以应对不断增长的数据量。
成本效益：数据湖采用分布式存储和计算技术，可以降低存储和计算成本。
数据治理：数据湖提供统一的数据管理和治理，确保数据质量和准确性。
实时分析：数据湖支持实时数据处理和分析，帮助企业快速做出决策。

应用场景：

大数据分析：数据湖可用于存储和处理大量数据，以进行大数据分析，例如机器学习、数据挖掘等。
数据仓库：数据湖可用于替代传统的数据仓库，存储和分析企业的核心数据。
物联网：数据湖可用于存储和处理物联网设备产生的数据，以进行实时分析和决策。
人工智能：数据湖可用于存储和处理大量训练数据，以支持人工智能算法的学习和训练。

推荐的腾讯云相关产品：

腾讯云对象存储（COS）：提供稳定、安全、高效的对象存储服务，支持海量数据存储和高速访问。
腾讯云分布式数据库（TDSQL）：提供高性能、高可用、高扩展性的数据库服务，支持海量数据存储和实时查询分析。
腾讯云机器学习平台（TI-ONE）：提供简单易用的机器学习开发、训练和部署服务，支持海量数据训练和实时分析。

产品介绍链接：

腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云分布式数据库（TDSQL）：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云机器学习平台（TI-ONE）：<https://cloud.tencent.com/product/ti-one

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语义能力方面比较吃力 >架构复杂，涉及多个系统协调，靠调度系统来构建任务依赖关系 2.Lambda 架构 >同时维护实时平台和离线平台两套引擎，运维成本高 >实时离线两个平台需要维护两套框架不同但业务逻辑相同代码...>支持实现分钟级到秒级的数据接入，实效性和Kappa 架构比略差下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义数据湖其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。

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从数据湖到元数据湖——TBDS新一代元数据湖管理

所以在Data+AI 时代，面对AI非结构化数据和大数据的融合，以及更复杂跨源数据治理能力的诉求，TBDS开发了第三阶段的全新一代统一元数据湖系统。...02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。...统一接入服务对外提供开放标准的API接口给用户或引擎对元数据湖的各种操作，提供JDBC、REST API和Thrift协议三种方式访问元数据。...特别在大数据结构化数据更好实现了湖仓元数据的统一和联动。 03、统一元数据权限在Hadoop体系的优化我们通过统一元数据系统的统一权限插件完成了不同数据源权限的管理。...的元数据库表，也要在Ranger上为每个不同的计算引擎创建相同语义的权限策略和Ranger Plugin插件，Ranger Plugin会定时同步该组件的全量策略到本地内存构建策略树进行本地鉴权，授权通过

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这对于数据探索类需求，带来很大便利，可以直接得到原始数据。数据湖统一企业内部各个业务系统数据，解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用，提供一种可能。...这就得需要一个灵活、敏捷、经济且相对轻松的解决方案，然而这些都不是数据仓库的强项。而且当有新的需求提出时，传统数据仓库又难以快速随之变化。...在构建数据湖的基础设施时，云计算技术可以发挥很大作用。此外，像AWS、MicroSoft、EMC等均提供了云端的数据湖服务。...4.5 数据湖 vs 数据治理传统方式下，数据治理工作往往是在数据仓库中。那么在构建企业级数据湖后，对数据治理的需求实际更强了。...5.3 数据计算数据湖需要提供多种数据分析引擎，来满足数据计算需求。需要满足批量、实时、流式等特定计算场景。此外，向下还需要提供海量数据的访问能力，可满足高并发读取需求，提高实时分析效率。

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这对于数据探索类需求，带来很大便利，可以直接得到原始数据。优点：数据湖统一企业内部各个业务系统数据，解决信息孤岛问题。为横跨多个系统的数据应用，提供一种可能。...工作合作方式传统的数据仓库的工作方式是集中式的，业务人员给需求到数据团队，数据团队根据要求加工、开发成维度表，供业务团队通过BI报表工具查询。...在构建数据湖的基础设施时，云计算技术可以发挥很大作用。此外，像AWS、MicroSoft、EMC等均提供了云端的数据湖服务。...数据湖 vs 数据治理传统方式下，数据治理工作往往是在数据仓库中。那么在构建企业级数据湖后，对数据治理的需求实际更强了。...数据计算数据湖需要提供多种数据分析引擎，来满足数据计算需求。需要满足批量、实时、流式等特定计算场景。此外，向下还需要提供海量数据的访问能力，可满足高并发读取需求，提高实时分析效率。

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