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数据湖仓一体的好处

在最近的一篇博客中，Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变，以及使用开放数据湖仓的好处，尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。...PaaS 数据湖仓 平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。...SaaS 数据湖仓 软件即服务 (SaaS) 数据湖仓部署是作为服务提供的交钥匙解决方案。例如，最近发布的 CDP One数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品（亚马逊网络服务）。...让我们深入研究每个类别并将其与 PaaS 数据湖仓部署进行比较。 硬件（计算和存储）：与 PaaS 数据湖仓一样，CDP One 数据湖仓驻留在云中并使用虚拟化计算。...数据湖仓一体的好处 运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。

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COS 数据湖最佳实践：基于 Serverless 架构的入湖方案

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。...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。...03 COS + Serverless 数据湖入湖解决方案 COS + Serverless 架构湖整体能力点及方案如下图所示，相关解决方案覆盖数据入湖，数据出湖，数据处理三大能力点，通过 Serverless...化封装为数据入湖，数据出湖提供更多能力拓展。

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    基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

    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。...第二个架构是通过Flink CDC直联到MySQL上游数据源，直接写到下游Hudi表。 其实，这两条链路各有优缺点。第一个链路统一数据总线，扩展性和容错性都很好。...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。

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    基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

    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。...第二个架构是通过Flink CDC直联到MySQL上游数据源，直接写到下游Hudi表。 其实，这两条链路各有优缺点。第一个链路统一数据总线，扩展性和容错性都很好。...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。

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    OPPO数据湖统一存储技术实践

    数据湖简述 数据湖定义：一种集中化的存储仓库，它将数据按其原始的数据格式存储，通常是二进制blob或者文件。...一个数据湖通常是一个单一的数据集，包括原始数据以及转化后的数据（报表，可视化，高级分析和机器学习等） 数据湖存储的价值 image.png 对比传统的Hadoop架构，数据湖有以下几个优点： 高度灵活：....png 早期大数据存储特点是流计算和批计算的存储放在不同的系统中，升级后的架构统一了的元数据管理，批、流计算一体化；同时提供统一的交互查询，接口更友好，秒级响应，并发度高，同时支持数据源Upsert变更操作...；底层采用大规模低成本的对象存储作为统一的数据底座，支持多引擎数据共享，提升数据复用能力 数据湖存储CBFS架构 image8558df4e75f0beee.png 我们的目标是建设可支持EB级数据的数据湖存储...该子系统一个作用是作为持久化的多副本存储；另一个作用是数据缓存层，支持弹性副本，加速数据湖访问，后续再展开。

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    基于Flink CDC打通数据实时入湖

    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。...02 Apache Iceberg介绍 通常认为数据湖是一种支持存储多种原始数据格式、多种计算引擎、高效的元数据统一管理和海量统一数据存储。...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？

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    Kafka 数据入湖新范式，告别传统 ETL

    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。...消费数据，写入文件，并将这些文件推送到数据湖。...共享数据 数据是新时代的石油。 每家公司都希望具备捕获、存储、处理和服务数据的能力，以支持关键业务决策。数据工程师需要整合来自多个来源的数据，对其进行存储、转换，并通过统一的数据平台对外提供服务。...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。

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    【数据湖】塑造湖：数据湖框架

    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。...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。...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。

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    Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践

    image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...但是此架构存在以下三个问题： 全量与增量数据存在重复：因为采集过程中不会进行锁表，如果在全量采集过程中有数据变更，并且采集到了这些数据，那么这些数据会与 Binlog 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 Hudi 中，过程涉及组件多、链路长，且消耗资源大...上述整个流程中存在两个问题：首先，数据多取，存在数据重复，上图中红色标识即存在重复的数据；其次，全量和增量在两个不同的线程中，也有可能是在两个不同的 JVM 中，因此先发往下游的数据可能是全量数据，也有可能是增量数据...将数据下发，下游会接上一个 KeyBy 算子，再接上数据冲突处理算子，数据冲突的核心是保证发往下游的数据不重复，并且按历史顺序产生。

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    基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

    随着实时平台的稳定及推广开放，各种使用人员有了更广发的需求： •对实时开发来说，需要将实时sql数据落地做一些etl调试，数据取样等过程检查；•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系，对实时数据进行分析和洞察...，比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析，而不是仅仅看一些高度聚合化的报表；•业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动，实现业务闭环；•针对部分需求，需要将实时数据落地后，结合其他数仓数据...总的来说，实时平台输出高度聚合后的数据给用户，已经满足不了需求，用户渴求更细致，更原始，更自主，更多可能的数据 而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中，因此，基于这些需求演进，实时平台开始了实时数据落地的探索实践...•ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一 我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地...当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据的过程，做了实时数据落地的实现，主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4.

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    数据湖（一）：数据湖概念

    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

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    基于 Iceberg 打造高效、统一的腾讯广告特征数据湖

    接下来，我们从特征入湖、存储管理优化和特征数据应用三个方面，给大家介绍与湖仓团队在 Iceberg 功能上的共建拓展及落地效果。...三、特征入湖：以主键为基础，支持流式特征分钟级更新 基于湖仓团队研发的高效主键表的能力，批式特征数据可以高效入湖。...3.2.2 支持流式特征分钟级入库 在主键表对多流更新数据的支持下，为保证原有流式任务的稳定性，我们通过一条旁路消息队列作为数据缓冲，然后再将数据写入到 Iceberg 的方式实现实时流式数据入湖，并通过增量...在 Hudi PayLoad 方案下，由于内耦合 Compaction 操作的资源占用和任务抖动，入湖延迟非常容易产生小时级的波动，下游查询的时效性也很难保证。...使用 Icebeg 多流合并方案后，Flink 写入任务本身无复杂逻辑，整体运行平稳无反压，数据入湖延迟的波动基本在分钟级。

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    腾讯主导 Apache 开源项目: InLong（应龙）数据入湖原理分析

    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。...关于 Apache Iceberg Apache Iceberg 是一种数据湖管理库，其设计简单、易用，并具备强大的查询和分析能力。...它解决了数据湖的成本效益和使用复杂性的问题，同时还提供了数据管理与访问的解耦、数据的可见性和一致性保证、快照和时间旅行查询等特性。...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

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    统一流程引擎有什么好处？|KPaaS洞察

    为了解决这些问题，企业迫切需要引入统一流程引擎来优化业务流程、加强部门协作和提升整体运营效率。本文将详细探讨统一流程引擎为企业带来的诸多好处。1....而统一流程引擎通过先进的API管理和微服务架构，实现了不同系统间的数据实时同步与交换，打破了信息孤岛，使得数据能够在企业内部自由流动。...这种数据共享不仅提高了数据的利用效率，还为企业的决策提供了更加全面和准确的数据支持。例如，管理层可以通过统一流程引擎实时了解各个部门的审批进度和状态，从而做出更加精准的决策。...此外，统一流程引擎还内置了安全与合规框架，在设计之初就嵌入了严格的数据加密、访问控制以及审计追踪功能。这些功能确保了所有操作都符合数据保护标准，为企业提供了坚实的合规保障。...在数字化转型过程中，企业需要面对许多挑战，如数据整合、流程优化、技术创新等。而统一流程引擎通过提供灵活的流程定制、智能的数据同步等功能，帮助企业快速应对这些挑战，实现数字化转型目标。

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    Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖

    》，带了新的数据入仓入湖架构。...如何简化实时数据入湖入仓》总结为以下四点： 1.全增量切换问题 该CDC入湖架构利用了 Hudi 自身的更新能力，可以通过人工介入指定一个准确的增量启动位点实现全增量的切换，但会有丢失数据的风险。...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。...4.整库入湖 整库入湖是一个炙手可热的话题了，目前通过 FlinkCDC 进行会存在诸多问题，如需要定义大量的 DDL 和编写大量的 INSERT INTO，更为严重的是会占用大量的数据库连接，对 Mysql...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。

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    数据湖

    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。...数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符，并对其进行标记，以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。 数据仓库 数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。

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    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与统一数据分析

    本文将深入探讨数据湖技术的几个关键方面，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。...腾讯云数据湖计算DLC：提供了统一的元数据管理，支持跨不同数据源的数据发现和治理^1。 AWS Athena：通过Glue数据目录提供元数据管理，支持跨S3和Redshift的数据发现^3。...统一权限 统一权限管理有助于确保数据安全和合规性。 腾讯云数据湖计算DLC：集成了腾讯云的IAM服务，提供了细粒度的访问控制^1。...Databricks Lakehouse：作为湖仓一体的代表，提供了统一的数据平台，支持结构化和非结构化数据的存储与分析^4。 数据目录 数据目录是数据湖管理的关键组成部分，有助于组织和检索数据。...通过对比分析，我们可以看到不同产品在Serverless计算、多引擎查询、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方面的优势和特点。

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    数据湖技术深度分析：Serverless 计算与统一数据分析的融合

    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能力成为衡量数据湖解决方案的关键指标。...统一元数据： 通过华为云元数据服务实现数据的统一管理。 统一权限： 提供统一的权限管理，确保数据安全。 湖仓一体： 支持与华为云数据仓库的集成，实现湖仓一体架构。...统一元数据： 通过 Delta Lake 实现元数据的统一管理。 统一权限： 提供统一的权限管理，确保数据安全。 湖仓一体： 支持与 Databricks SQL 的集成，实现湖仓一体架构。...总结 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能力已成为数据湖技术的核心竞争点。...Serverless 计算简化了资源管理，多引擎查询提供了灵活的数据处理能力，统一元数据和统一权限加强了数据管理和安全，湖仓一体优化了数据存储和计算效率，数据目录提升了数据的可发现性，弹性伸缩适应了业务变化

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    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与统一数据管理

    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能力是评价数据湖解决方案的关键指标。...技术实现：集成腾讯云其他存储服务，如COS和TDSQL，实现数据的统一管理和分析。 其他功能：支持SQL和API接口，简化数据访问和处理流程。...统一元数据 功能亮点：提供统一的元数据管理，简化数据治理和发现。 技术实现：通过腾讯云数据湖元数据服务，实现跨数据源的元数据同步和统一管理。...其他功能：支持数据访问审计，记录数据访问行为。 湖仓一体 功能亮点：DLC支持湖仓一体架构，无缝对接数据仓库，实现数据的实时分析。...总结 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能力是现代数据湖解决方案的核心特征。

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