这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...数据处理其实有批量（batch）和流式计算（real - time）两种方式。...入湖部分是整个数据湖架构的数据源头入口，由于数据湖的高便捷可扩展等特性，它需要接入各种数据，包括数据库中的表（关系型或者非关系型）、各种格式的文件（csv、json、文档等）、数据流、ETL工具（Kafka...总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...下面以数据湖入湖方案为突破点，为大家详细介绍基于 Serverless 架构下的 COS 数据湖解决方案。
大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。...文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构： 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。...我们创建的框架或我们赋予它的过程没有什么复杂的，但是让每个人都了解它的意图和数据湖的一般用途是非常重要的。
它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。...这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 2. CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。
它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。...这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。
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...为了解决Kappa架构的痛点问题，业界最主流是采用“批流一体”方式，这里批流一体可以理解为批和流使用SQL同一处理，也可以理解为处理框架的统一，例如：Spark、Flink，但这里更重要指的是存储层上的统一...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...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
charset=utf8 stu3 10000 --meta meta.txt Copy 备注：如果要再次生成测试数据，则需要将自增id中的1改为比10000大的数，不然会出现主键冲突情况。...hudi数据湖 创建kafka源表 create table stu3_binlog_source_kafka( id bigint not null, name string, school...image.png 统计数据入hudi情况 create table stu3_binlog_hudi_view( id bigint not null, name string, school...image.png 实时查看数据入湖情况 接下来我们使用datafaker再次生成测试数据。...charset=utf8 stu3 100000 --meta meta.txt Copy 实时查看数据入湖情况 create table stu3_binlog_hudi_streaming_view
中的数据 >全链路依赖消息队列的实时计算可能因为数据的时序性导致结果不正确 4.数据湖 >支持数据高效的回溯能力 >支持数据的更新 >支持数据的批流读写 >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。
1，数据入湖环境准备 以Flink SQL CDC方式将实时数据导入数据湖的环境准备非常简单直观，因为Flink支持流批一体功能，所以实时导入数据湖的数据，也可以使用Flink SQL离线或实时进行查询...; b）实时方式 SET execution.type=streaming; SELECT COUNT(*) FROM IcebergTable; 2，数据入湖速度测试 数据入湖速度测试会根据环境配置...数据入湖分为append和upsert两种方式。...3，数据入湖任务运维 在实际使用过程中，默认配置下是不能够长期稳定的运行的，一个实时数据导入iceberg表的任务，需要通过至少下述四点进行维护，才能使Iceberg表的入湖和查询性能保持稳定。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2，准实时数仓探索 本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述，在完成实时数据入湖SQL化的功能以后，入湖后的数据有哪些场景的使用呢？
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...例如，只能以产品支持的方式从数据仓库解决方案中检索数据。此外，我们需要以一种或另一种方式为数据的检索付费。数据仓库解决方案也可能成为数据处理的资源瓶颈。最近，在解决后一个限制方面取得了重大进展。...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。...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。基于数据仓库的解决方案通常是集中式的，而数据湖解决方案则分散到核心。...通过这种方式，所有数据既可以用于快速实验的原始格式，也可以用于报告的结构格式。 这样，我们可以利用这两种方法的优势。
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。...我们引入了Gravitino并且基于它在数据治理、数据权限等能力上做了大量的TBDS已有能力的合入优化，形成一个闭环、完整的系统。...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。...连接器的方式访问元数据，如Spark计算引擎在Connector里以Thrift协议获取统一元数据目录给计算引擎进行下一步计算。...统一元数据权限面对多种数据源的原有的权限系统如Ranger、RBAC、IAM等设计了插件机制可以开放的接入各种外部权限系统，对外提供了统一的权限模型定义和使用方式，完成统一管控。
ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？ 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施？ 如何组织我的数据？...确定数据的不同逻辑集，并考虑以统一或隔离的方式管理它们的需求——这将有助于确定您的帐户边界。 从一个存储帐户开始您的设计方法，并考虑为什么需要多个存储帐户（隔离、基于区域的要求等）而不是相反的原因。...格式之间的区别在于数据的存储方式——Avro 以基于行的格式存储数据，而 Parquet 和 ORC 格式以列格式存储数据。...# 了解您的数据湖的使用方式及其执行方式是操作您的服务并确保它可供使用其中包含的数据的任何工作负载使用的关键组成部分。...在这种情况下，选项 2 将是组织数据的最佳方式。相反，如果您的高优先级方案是根据传感器数据了解该地区的天气模式以确保您需要采取哪些补救措施，您将定期运行分析管道，以根据该地区的传感器数据评估天气。
在大数据时代背景下，数据湖和数据湖计算成为企业数字化转型的关键技术。...腾讯云数据湖计算DLC：腾讯云数据湖计算DLC 提供了Serverless的数据分析能力，支持用户在无需管理集群的情况下进行数据处理和分析。...Databricks Lakehouse：通过统一的元数据管理，简化了数据湖的数据治理。 统一权限 统一权限管理确保数据湖中的安全性和合规性。 腾讯云数据湖计算DLC：提供了细粒度的权限控制。...Databricks Lakehouse：支持统一的权限管理。 湖仓一体 湖仓一体架构融合了数据湖和数据仓库的优势，提供了更高效的数据处理能力。...数据目录 数据目录提供了数据湖中数据的组织和管理。 腾讯云数据湖计算DLC：提供了数据目录功能，支持数据的分类和管理。 阿里云Data Lake Analytics：支持数据目录的创建和管理。
数据湖改变了原有工作模式，鼓励人人了解、分析数据；而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式，可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新。 ?...3）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。...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。...因为与”预建模”方式的数仓不同，湖中的数据更加分散、无序、不规格化等，需要通过治理工作达到数据”可用”状态，否则数据湖很可能会”腐化”成数据沼泽，浪费大量的IT资源。...5.1 数据接入 在数据接入方面，需提供适配的多源异构数据资源接入方式，为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。提供如下能力： 数据源配置：支持多种数据源，包括但不限于数据库、文件、队列、协议报文等。
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。...数据集成(ETL工具) 这种出湖方式不普遍适用，一般情况下数据湖的数据是不允许搬家的。...备案过的数据分析应用或平台才允许走数据集成的方式出湖（如IPD领域的数据分析中台），而且集成到这些分析平台的数据也必须进行严格管控，不允许再次搬家。
什么是数据湖 数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。 原始数据是指尙未针对特定目的处理过的数据。数据湖中的数据只有在查询后才会进行定义。...数据科学家可在需要时用比较先进的分析工具或预测建模法访问原始数据。 数据湖的现状 在一些需要为数据设置大型整体存储库的企业中，数据湖正在成为一种更通行的数据管理策略。...有些数据也可能为了不同用途而多次使用，同时也有数据会为了特定目的不断优化，这就让我们难以用不同的方式重复使用数据。 如何理解数据湖的概念？...数据从多种来源流入湖中，然后以原始格式存储。 数据湖和数据仓库的差别是什么？ 数据仓库可提供可报告的结构化数据模型。这是数据湖与数据仓库的最大区别。...鉴于其架构特点，数据湖可大规模扩展，能达到艾字节。这一点很重要，因为创建数据湖时，您通常并不知道需要保存的数据量。传统数据存储系统就无法以这种方式扩展。
优点：数据湖改变了原有工作模式，鼓励人人了解、分析数据；而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式，可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新。 ?...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。...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。...因为与”预建模”方式的数仓不同，湖中的数据更加分散、无序、不规格化等，需要通过治理工作达到数据”可用”状态，否则数据湖很可能会”腐化”成数据沼泽，浪费大量的IT资源。...数据接入 在数据接入方面，需提供适配的多源异构数据资源接入方式，为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。提供如下能力： 数据源配置：支持多种数据源，包括但不限于数据库、文件、队列、协议报文等。
如果你正在关注 Kafka 入湖、Iceberg 实践，这篇文章值得一读。 注意：内容原始内容为英文，如需追求最原汁原味和准确的阅读体验，请直接点击底部 [查看原文] 阅读原始英文素材。...Kafka 的设计让写入（Producer 写数据）和读取（Consumer 读数据）都以顺序方式进行。...用户对数据拥有更多的控制权，同时具备更灵活的引擎选择空间。它融合了数据湖和数据仓库的优势。 然而，要将数据仓库的特性（如 ACID 事务语义、时间旅行等）引入数据湖并不容易。...这两个系统的抽象方式不同：数据仓库面向的是表，而数据湖管理的则是文件。 我们需要一个元数据层，把表的抽象带入数据湖。这正是 Delta Lake、Hudi 或 Iceberg 等表格式的价值所在。...在 OLAP 系统中，最常见的性能优化方式就是尽可能减少数据扫描量。为此，数据分区是一种广泛推荐的策略。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。...在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。...根据上一篇给出的定义，我们可以粗略的说Databricks是一个基于数据湖的工具，而Snowflake是一个基于数据仓库的工具。现在让我们更深入地研究这些工具。...根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。...这是 Snowflake 向数据湖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。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。...在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。...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Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同...这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外，Synapse 环境为数据仓库构建和数据湖开发提供了工具。...当我们回到本系列第一篇文章中介绍的数据仓库和数据湖范式区别时，会出现一个有趣的细节。从费用的角度来看，这两种范式可以在 Synapse 环境组件中看到。
在当前的大数据时代，数据湖和数据湖计算已成为企业数字化转型的关键技术。...本文将深度探讨数据湖计算的多个维度，包括Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速等关键特性，并对比市场上的主要产品...统一元数据 统一元数据管理对于数据湖的可管理性和可发现性至关重要。腾讯云数据湖计算DLC1提供了统一的元数据管理，方便用户跨不同数据源进行数据治理。...湖仓一体 湖仓一体架构结合了数据湖的灵活性和数据仓库的性能。腾讯云数据湖计算DLC1通过其湖仓一体架构，提供了高性能的数据处理能力，同时保持了数据湖的开放性和灵活性。...数据加速 数据加速技术可以提高数据湖中数据的访问和处理速度。腾讯云数据湖计算DLC1通过其优化的数据传输和处理技术，提供了数据加速能力。
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