数据逻辑入湖率

数据逻辑入湖率是指数据在逻辑层面上被处理和消耗的比例。在数据处理和分析中，数据逻辑入湖率是一个重要的指标，用于衡量数据的有效性和质量。

数据逻辑入湖率的计算公式为：

数据逻辑入湖率 = 数据逻辑入湖量 / 数据逻辑产生量

其中，数据逻辑入湖量指的是经过处理和消耗的数据量，而数据逻辑产生量则指的是生成的数据总量。

数据逻辑入湖率的高低可以反映数据处理和分析的效率和质量，是一个重要的衡量指标。在云计算领域中，数据逻辑入湖率也是一个重要的考量因素，可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高数据处理和分析的效率和质量。

优势：

提高数据处理和分析效率：数据逻辑入湖率的高低可以直接影响数据处理和分析的效率，提高数据逻辑入湖率可以减少数据处理和分析的时间和成本。
提高数据质量：数据逻辑入湖率的高低可以反映数据的有效性和质量，提高数据逻辑入湖率可以提高数据的质量和可靠性。
帮助企业更好地管理和利用数据资源：数据逻辑入湖率是一个重要的衡量指标，可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高数据处理和分析的效率和质量。

应用场景：

数据处理和分析：在数据处理和分析过程中，数据逻辑入湖率是一个重要的指标，可以帮助企业评估数据处理和分析的效率和质量，并据此进行优化和改进。
数据存储和管理：在数据存储和管理过程中，数据逻辑入湖率也是一个重要的指标，可以帮助企业评估数据存储和管理的效率和质量，并据此进行优化和改进。

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腾讯云提供了多种云计算产品和服务，可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高数据处理和分析的效率和质量。以下是一些可能适合的腾讯云产品：

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大数据：提供多种大数据服务，包括 Hadoop、Spark、HBase、Flink 等，可以满足不同场景的大数据处理和分析需求。
数据分析：提供多种数据分析服务，包括数据仓库、数据湖、数据集市等，可以满足不同场景的数据分析需求。

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Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践

但是此方案存在诸多问题，比如无法保证数据的一致性、吞吐率较低、难以维护。...image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...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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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。...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 支持单任务多流向，每个流向通过各自的配置文件进行描述，如下图所示，在逻辑上数据流之间是互相隔离的，单个流向的上线和下线由 InLong Manager 控制，且不会影响到其他流向的正常运行...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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数据湖

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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李卓豪：网易数帆数据中台逻辑数据湖的实践

(2) 数据传输实现不同逻辑数据源之间的数据传导，同时也是后续数据入物理湖的基石。数据传输根据逻辑数据源的元信息，给出最佳的传输方案。...血缘则是实现高效数据资产的一个重要基础信息，基于此实现数据热度、资源消耗、产出订阅、依赖推荐等众多高阶管理能力。 5. 数据逻辑入湖前文已经介绍完了逻辑数据湖的整体架构。...如果还没有完成物理湖（湖仓一体）的建设，可以选择逻辑入湖的方式，具体步骤是：登记数据源、确定数据源Owner、基础技术元数据信息注册、以及账号的映射设置。...入湖的方式不影响上层产品的使用。 6. 跨环境发布接下来我们看看逻辑数据在一些典型场景下的应用。第一个是跨环境。...04 未来规划产品细节的打磨，主要是支持更多类型的数据源，提升血缘的覆盖率和精准度。对于逻辑数据湖来说，资产安全和权限落地也会更加复杂，同样需要去覆盖更多类型的数据源。

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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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【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

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...，云分析解决方案可以分为两类：数据湖和数据仓库。...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。...集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。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。...原则上，您可以纯粹在数据湖或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。我见过大量基于数据湖工具的功能齐全的平台。在这些情况下，可以使用特定于用例的数据库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。

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基于TIS构建Apache Hudi千表入湖方案

Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能，可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。...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...该种方式适合历史数据导入，优点是速度快吞吐率大。不足是无法提供Hudi表增量同步功能。 2....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

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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。...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。...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。

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漫谈“数据湖”

而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。二、数据湖特点数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据海量原始数据集中存储，无需加工。...3）延迟绑定数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。三、数据湖优缺点任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。优点包括：数据湖中的数据最接近原生的。...这也主要是因为数据过于原始带来的问题。四、数据湖与关联概念 4.1 数据湖 vs 数据仓库数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。...4.6 数据湖 vs 数据安全数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。...数据分发：支持数据的共享分发，将数据以多种形式(对象、API等)发布出来。任务调度：任务管理、监控、日志、策略等。数据加工：支持对数据的加密、脱敏、规格化、标准化等加工逻辑。

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漫谈“数据湖”

数据湖数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。...而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 1 数据湖特点数据湖本身，具备以下几个特点：原始数据海量原始数据集中存储，无需加工。...延迟绑定数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 2 数据湖优缺点任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。优点：数据湖中的数据最接近原生的。...数据湖 vs 数据安全数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。...数据分发：支持数据的共享分发，将数据以多种形式(对象、API等)发布出来。任务调度：任务管理、监控、日志、策略等。数据加工：支持对数据的加密、脱敏、规格化、标准化等加工逻辑。

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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。...Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入到数据库中。...删除数据操作 (内部业务中采用逻辑删除不使用物理删除此例仅演示/测试使用谨慎操作) delete from `order`....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

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【数据湖】扫盲

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。...为什么出现了数据湖的概念数据湖可为您保留所有数据，在您存储前，任何数据都不会被删除或过滤。有些数据可能很快就会用于分析，有些则可能永远都派不上用场。...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。...数据湖架构数据湖采用扁平化架构，因为这些数据既可能是非结构化，也可能是半结构化或结构化，而且是从组织内的各种来源所收集，而数据仓库则是把数据存储在文件或文件夹中。数据湖可托管于本地或云端。...他们还可以利用大数据分析和机器学习分析数据湖中的数据。虽然数据在存入数据湖之前没有固定的模式，但利用数据监管，你仍然可以有效避免出现数据沼泽。

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