数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。...那么，企业如何从各个数据源构建数据管道，如何将各种数据数据稳定可靠的存入数据湖存储是非常重要的一环。...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。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分，在上图链路中以数据存储为轴心，数据获取与数据处理其实是入湖部分，数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。...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
CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...上游各种各样的数据源，比如DB的变更数据、事件流，以及各种外部数据源，都可以通过变更流的方式写入表中，再进行外部的查询分析，整个架构非常简单。 架构虽然简单，但还是面临很多挑战。...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。...在Lakehouse的CDC入湖链路中，我们团队也做了一些优化。 第一个是原库的Schema变更处理，我们对接的客户某些列的增加、删除或者修改某些列的场景。
02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...上游各种各样的数据源，比如DB的变更数据、事件流，以及各种外部数据源，都可以通过变更流的方式写入表中，再进行外部的查询分析，整个架构非常简单。 架构虽然简单，但还是面临很多挑战。...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。...在Lakehouse的CDC入湖链路中，我们团队也做了一些优化。 第一个是原库的Schema变更处理，我们对接的客户某些列的增加、删除或者修改某些列的场景。
from stu3_binlog;Copy 可看到任务提交信息： image.png flink管理页面上也可以看到相关任务信息： image.png flink读取kafka数据并写入hudi数据湖...binlog_source_kafka;Copy 可以看到任务提交信息： image.png flink管理页面上也可以看到相关任务信息： image.png Flink UI查看数据消费情况 image.png 统计数据入hudi...select count(*) from stu3_binlog_hudi_view; Copy image.png image.png hdfs查看hudi数据 image.png 实时查看数据入湖情况...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
摘要：本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。...》，带了新的数据入仓入湖架构。...3.Schema 变更导致入湖链路难以维护 表结构的变更是经常出现的事情，但它会使已存在的 FlinkCDC 任务丢失数据，甚至导致入湖链路挂掉。...：全增量切换问题、手工映射表结构易出错、整库入湖，其中发现 Schema 变更导致入湖链路难以维护未进行解决，欢迎进一步讨论。...此外 Dinky 还支持了整库同步各种数据源的 sink，使用户可以完成入湖入仓的各种需求，欢迎验证。
照片拍摄于2014年夏，北京王府井附近 大家好，我是一哥，今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...并且顺便体验一番流批一体，下面的离线查询和实时upsert入湖等均使用Flink SQL完成。...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。...实时计算平台未来将会整合Apache Iceberg数据源，用户可以在界面配置Flink SQL任务，该任务以upsert方式实时解析changlog并导入到数据湖中。...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？下一个目标当然是入湖的数据分析实时化。
摘要：本文介绍了我们基于 Dlink 来建设 FlinkCDC 流式入湖 Hudi Sync Hive 的实践分享。...内容包括： 背景资料 准备部署 数据表 调试 结论 一、背景资料 Apache Hudi (发音为“ hoodie”)是下一代流式数据湖平台。...五、结论 通过 Dlink + Flink-CDC + Hudi 的方式大大降低了我们流式入湖的成本，其中 Flink-CDC 简化了传统 CDC 的架构与建设成本，而 Hudi 高性能的读写更有利于频繁变动数据的存储
TIS采用两种方式实现数据入湖： 1....DeltaStreamer: 该方法实现批量数据导入，通过DataX将数据表中数据以avro格式导入到HDFS中，之后启动DeltaStreamer通过Spark RDD消费HDFS中的原始数据进行数据入湖...Hadoop 2.7.3 Apache Flink tis-1.13.1(基于Flink 1.13.1 定制，解决不同组件Source，Sink之间可能存在的三方依赖包冲突) 创建MySQL到Hudi千表入湖通道...在Reader设置页面，点击数据库名项右侧配置下拉框中MySqlV5 数据源，完成表单填写，点击保存按钮，其他输入项目使用默认值即可，然后再点击下一步选取Reader端中需要处理的表 9....点击hiveConn项右侧 数据源管理下拉框添加按钮，添加hiveConn源 3. 点击fsName项右侧 FS管理 下拉框添加按钮，添加分布式文件系统源 4.
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。
数字化基础设施供应商”，升级为“全链路数字化技术与服务提供商”，并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系：数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台...在这个过程中会面临4个问题：一是部署问题，如何简单快速部署一套大数据组件；二是数据源接入问题，如何对接多源多种异构的数据源，这些海量的结构化，半结构化和非结构化数据如何存储；三是数据处理效率问题，在面对这些海量的数据时...—DataLake，在存储层通过流批一体数据同步框架ChunJun，将结构化、半结构化和非结构化数据统一高效入湖，入湖后对数据文件做统一的规范管理和高效索引，极大的提高查询效率。...除了数据高效入湖、联邦查询外，数驹还有其他几大领先产品特性和技术内核，接下来进行简单分享，帮助大家更好的理解数驹。...产品特性 · 数据入湖：集成流批一体框架ChunJun一键生成湖表信息 · 联邦查询：内置多种数据连接器高效索引，跨源联合分析查询 · 自主可控，安全保障：360°数据访问安全体系，细粒度的数据权限划分
数字化基础设施供应商”，升级为“全链路数字化技术与服务提供商”，并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系：数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台...在这个过程中会面临4个问题：一是部署问题，如何简单快速部署一套大数据组件；二是数据源接入问题，如何对接多源多种异构的数据源，这些海量的结构化，半结构化和非结构化数据如何存储；三是数据处理效率问题，在面对这些海量的数据时...，在存储层通过流批一体数据同步框架ChunJun，将结构化、半结构化和非结构化数据统一高效入湖，入湖后对数据文件做统一的规范管理和高效索引，极大的提高查询效率。...除了数据高效入湖、联邦查询外，数驹还有其他几大领先产品特性和技术内核，接下来进行简单分享，帮助大家更好的理解数驹。...产品特性· 数据入湖：集成流批一体框架ChunJun一键生成湖表信息· 联邦查询：内置多种数据连接器高效索引，跨源联合分析查询· 自主可控，安全保障：360°数据访问安全体系，细粒度的数据权限划分· 极致便捷
摘要：本文介绍了 Dinky 功能实践系列的 Flink CDC 整库实时入仓入湖的分析。...内容包括： 前言 环境要求 源库准备 整库同步参数介绍 整库入湖 Hudi 整库入仓 StarRocks 整库入库 MySQL 整库同步 Kafka 整库入库 PostgreSQL 整库入仓 ClickHouse...StarRocks》 《打造 Flink + StarRocks+ Dinky 的极速统一分析平台》 《Dinky 扩展 iceberg 的实践分享》 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖...五、整库入湖 Hudi 作业脚本 EXECUTE CDCSOURCE demo_hudi2 WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = '192.168.0.4
实时数据落地需求演进 实时平台上线后，主要需求是开发实时报表，即抽取各类数据源做实时etl后，吐出实时指标到oracle库中供展示查询。...先看下接入后整体架构 实时平台对各类数据源及Sink端都以各类插件接入，我们参考了HudiFlinkTable的Sink流程，将Hudi接入了我们的实时开发平台。...比如数据是否有延迟，是否有背压，数据源消费情况，落数据是否有丢失，各个task是否有瓶颈等情况，总的来说，用户希望能更全面细致的了解到任务的运行情况，这也是后面的监控需要完善的目标 5.3 落数据中间过程可视化探索...这个是和上面的监控有类似的地方，用户希望确定，一条数据从数据源接进来，经过各个算子的处理，它的一些详细情况。
Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。...它内嵌debezium[2]引擎，支持多种数据源，对于MySQL支持Batch阶段(全量同步阶段)并行，无锁，Checkpoint(可以从失败位置恢复，无需重新读取，对大表友好)。...CDC工具对比 图中标号3，除了flink-cdc-connectors之外，DMS(Amazon Database Migration Services)是Amazon 托管的数据迁移服务，提供多种数据源...EMR CDC整库同步Demo 接下的Demo操作中会选择RDS MySQL作为数据源，Flink CDC DataStream API 同步库中的所有表到Kafka，使用Spark引擎消费Kafka中...总结 本篇文章讲解了如何通过EMR实现CDC数据入湖及Schema的自动变更。
image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...中的数据存在重复； 需要下游进行 Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据，确保数据的最终一致性； 需要两套计算引擎，再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖...它能进行全量与增量自动切换，并且保证数据的准确性； 第三，它能支持无锁读取、断点续传、水平扩展，特别是在水平扩展方面，理论上来说，给的资源足够多时，性能瓶颈一般不会出现在 CDC 侧，而是在于数据源...比如数据源发生了 schema 信息变更，能够将其同步到 Kafka 和 Hudi 中；支持平台接入更多数据源类型，增强稳定性，实现更多应用场景的落地。
，实现一站式的事务处理和数据分析体验。...后续我们还会陆续支持更多类型的数据源，欢迎大家来体验和使用。...数据实时入湖之后，DLC 对湖上各类数据进行离线加工处理，处理后的高质量结构化数据会加载到 TCHouse 数据仓库中，对外提供高性能的在线分析服务。...针对湖仓并行架构，我们加强了两个产品的深度融合，推出了湖仓一体解决方案。...在 24 年上半年，我们发布了基于腾讯云 ES 的一站式 RAG 方案。
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。...易用性提升—— 租一站式服务、动态数据源管理、 兼容Hive DLC DLC在接入层集成了腾讯漂移计算引擎Supersql SQL的解析和转换能力，支持标准的ANSI SQL语法，同时兼容Hive DDL...DLC利用统一元数据服务提供的元数据信息对SQL涉及的库、表、列进行验证，同时结合统一安全中心的权限管理功能，对用户的数据权限进行校验，为用户提供一站式的服务。...总结与展望 DLC 腾讯云数据湖计算DLC基于Presto和弹性容器服务EKS构建了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。...DLC作为腾讯云数据湖体系架构的重要组成部分，还在持续的迭代和打磨，未来计划在以下方面进一步完善： 支持更多云上数据源的联合分析。 文件缓存优化，提升查询性能。
本文介绍了目前业内在湖仓融合场景下遇到的问题：湖仓数据如何自由流转、湖仓数据如何做到融合查询、如何优化湖仓建模链路等，同时介绍了天穹 StarRocks 湖仓融合架构是如何解决以上问题，并大规模落地腾讯内部业务的...当前湖仓融合架构面临的问题 数据湖的核心优势在于开放生态，数据湖通常会采用开放的存储格式，支持各种类型数据，扩展性强、存储成本比较低。...数据湖和数据仓库各有优势，我们希望通过湖仓融合来充分发挥两者的优势。 图中为 Kappa 架构下使用数据湖和数据仓库的典型方式。...我们总结了以下 3 点： 湖仓之间的数据如何更好的互相流转？ 如何在查询时融合湖仓两套系统，不仅仅是用 StarRocks 去查数据湖？ 湖仓建模的链路过于复杂，是不是可以进一步简化？...天穹 StarRocks 的解决方案 01、湖仓数据流转 对于湖仓相互流转，其实我们可以拓展出两个场景： 湖入仓的场景，将数据湖中的数据导入到 StarRocks，用来加速查询。
WeData 数据集成完全基于 Apache InLong 构建，本文阐述的 InLong 数据入湖能力可以在 WeData 直接使用。...InLong 项目定位的核心关键词是“一站式”、“全场景”和“海量数据”。...在各种数据湖的场景中，Iceberg 都能够发挥重要的作用，提高数据湖的可用性和可靠性，同时也为用户带来了更好的数据管理和查询体验。...Sort on Flink 入 Iceberg 上图为 Sort on Flink 主要流程，入 Iceberg 任务由三个算子一个分区选择器组成，Source 算子从源端拉取数据， Key Selector...InLong 入 Iceberg 的能力已在 WeData 产品化，欢迎感兴趣的业务试用。
制造企业可以应用一站式的BI数据分析平台，将各系统数据进行统一的整合、存储、分析。把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台下，进行统一管控。...统一的数据分析平台为数据应用奠定了坚实的基础，构建了一致的信息架构与标准，以及唯一可行的数据源。...BI数据分析平台，完成了数据源的统一，构建了标准化的数据治理体系，实现了递进改善式的数据质量管理，具体如下：1....数据源：业务数字化是数据工作的前提，通过业务对象、规则与过程数字化，不断提升数据质量，建立清洁、可靠的数据源；2....数据湖：基于“统筹推动、以用促建”的建设策略，严格按六项标准，通过物理与虚拟两种入湖方式，汇聚该企业内部和外部的海量数据，形成清洁、完整、一致的数据湖；3.
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