暴风魔镜发布VR一体机Matrix ,售价2499元 昨日,暴风魔镜在京召开发布会。会上,暴风魔镜CEO黄晓杰正式发布VR一体机Matrix和新一代移动VR设备魔镜S1。前者内置3K屏幕和骁龙820系
下图是一张非常经典的数据分析技术演进图,从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点,并预测下未来发展方向。
为适应数据应用需求,大数据平台架构持续演进,历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年,湖仓一体概念提出,湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性,将成为大数据平台的主流架构。
在云中启用数据和分析可以让您拥有无限的规模和无限的可能性,以更快地获得洞察力并利用数据做出更好的决策。数据湖仓一体越来越受欢迎,因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台,并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。与云数据湖和云数据仓库相比,云数据湖提供了显着的可扩展性、敏捷性和成本优势。
2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年,党的二十大报告指出加快推进产业数字化转型。各行业数字产业化、数字化转型过程中,最核心的工作是充分激发各行业数据要素的潜在价值。自2021年“湖仓一体”首次写入Gartner 数据管理领域成熟度模型报告以来,随着企业数字化转型的不断深入,“湖仓一体”作为新型的技术受到了前所未有的关注,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字化转型的重要基础设施。
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶,甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月,大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日,Databricks 在其官方博客发布声明,表示其数据湖仓(lake house)技术创下 TPC-DS 基准测试新记录,并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中,Databricks 声称这是一
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
在数字化转型驱动下,实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式,难于满足“T+0”等高时效场景需求;依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式,无法沉淀实时数据资产,存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
数据库行业正走向分水岭。 过去几年,全球数据库行业发展迅猛。2020年,Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS,把云数据库作为唯一的评价方向;2021年,Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化: 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限; 2、放开了魔力象限的收入门槛限制,SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单。 某种程度上,这种变化的背后,暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
加利福尼亚州桑尼维尔,2024 年 6 月 26 日 - 通用数据湖仓一体公司 Onehouse 今天宣布已获得由 Craft Ventures 领投的 3500 万美元 B 轮融资。现有投资者 Addition 和 Greylock Partners 参与了新一轮融资,迄今为止的总融资额达到 6800 万美元。
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势,但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一,导致系统和研发重复投入,在这之上的数据模型、代码也不能统一;其次是缺少数据治理,实时数据通常没有纳入数据中台管理,没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题,网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍,Arctic 具备实时数据更新和导入的能力,能够无缝对接数据中台,将数据治理带入实时领域,同时支持批量查询和增量消费,可以做到流表和批表的一体。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
自“信创”概念提出以来,国家政策大力支持数据基础软件发展,推动国产基础软件市场快速增长。与此同时,业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构,通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。
刚刚获悉,在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告,吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中,腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营,成为国内唯二入选的云厂商。
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”……
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 2.湖仓一体化为什么诞生? 3.湖仓一体化是什么? 4.湖仓一体化的好处是什么? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
随着数字化进程不断深入,数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求,湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中,湖仓一体(Lake house)首次被纳入到技术成熟度曲线中。
10年前,Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念;10年后的今天,在业界“数据中台”大火的时代背景下,再来讨论“数据湖”,别有一番风味。
近日,大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资,经过这一轮 16 亿美元融资,其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示,这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse(湖仓一体)赛道的布局。
数元灵科技专注于一站式湖仓智能平台新基建,公司基于国产唯一开源湖仓框架 LakeSoul,打造了集处理、分析、智能于一体的现代湖仓数据智能架构,服务于烟草、航空、机场、金融等多个社会基础行业,提供低成本实时数据中台、实时BI分析、智能推荐、智能文本生成等多种解决方案,致力于为企业最大程度挖掘数据价值赋能业务,服务新基建,让数据智能触手可及。目前数元灵已通过工信部国产信创认证、海光国产生态认证、信息安全管理认证、CMMI等认证,荣获中关村高新技术企业、国家高新技术企业等政府荣誉。数元灵目前人员30人左右,年营收近千万。
一时间,似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”,仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机,如今湖仓一体受到前所未有的关注。
在当今数据驱动的商业世界中,高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖,作为数据存储和处理的两种主流技术,分别扮演着独特而重要的角色。
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)。如果你错过了,你可以在这里阅读。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据,到 2025 年,这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据,那么这些数据又有什么用呢?针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
大数据技术的发展历程中,继数据仓库、数据湖之后,大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据?数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象?今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中,业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业,尤其是数据驱动型企业来说,需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据,这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性,并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力,因此,数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。
大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段,每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。
(VRPinea 1月21日讯)转眼2022年已经过去大半个月,农历新年越来越接近,首先还是要感谢大家这一年来对小P的关注和支持!在过去的2021年,国产VR头显赛道相当激烈。经盘点,2021年各大国内厂商共发布了八款VR一体机和两款PC VR。虽然大部分产品在上新初期,小P就已详细测评过,但年底还是有必要全面盘点一下,唤起大家的记忆。需要说明的是,本期盘点不针对使用场景,有特定场景需求的小伙伴,请结合我们之前的详细测评,配合“食用”,效果更佳。
随着企业数字化转型进入深水区,越来越多的企业视湖仓一体为数字变革的重要契机,湖仓一体也受到了前所未有的关注。当然,关注度越高市场上的声音也就越嘈杂,很多过时甚至错误的湖仓一体技术和理念不胫而走,很有可能将转型中的企业引入歧途,推高数据孤岛,造成资源浪费甚至错过数字化转型的战略时机。
1991年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》,标志着数据仓库概念的确立。
作为一种新兴架构,湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势,也正因如此,无论在技术圈还是资本圈,湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
Building The Real-time Datalake at ByteDance (00:00:00-00:22:47)
正文共:1882 字 9 图 预计阅读时间: 5 分钟 HTC Pro最初于今年年初的CES 2018上发布,其无线套件及其配套的Valve基站2.0,可以说吸引了不少人的目光。在大家心心念念了两个多
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
在B站,每天都有PB级的数据注入到大数据平台,经过离线或实时的ETL建模后,提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据,如何高效低成本地满足下游数据的分析需求,一直是我们重点的工作方向。
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
在去年三大厂深陷PC VR苦战、谷歌cardboard称霸VR眼镜盒子市场之时,介于两者之间的产物应运而生,它就是VR一体机。面对这样一个折中的产品,有些业内人士表现出不屑一顾的态度,认为其性能与价格
2021 DTC大会已结束数周,近期忙里偷闲学习下开放的材料。作为年度数据库领域的盛会,可以从中了解到很多行业、厂商、技术等多方面变化。本文从个人比较感兴趣的几个点,谈谈我对此次大会的几点观感。个人观点,仅供参考!
近日,由权威机构赛迪顾问主办的“2024IT市场年会”隆重召开,并在会上发布了备受瞩目的“2024IT市场权威榜单”。腾讯云大数据处理套件TBDS凭借其卓越的创新能力和实践案例,荣获两大奖项:
“【报告下载】后台回复关键词“数据智能报告”可免费下载数据猿最新发布的完整高清版《2021中国数据智能产业发展报告》
Apache Hudi[1](简称“Hudi”)于 2016 年在 Uber 创建,旨在将数据仓库功能引入数据湖以获取准实时的数据,开创了事务数据湖架构,现已在所有垂直行业中进入主流。在过去的 5 年里,围绕该项目已发展出一个丰富多彩的社区[2],并迅速创新。Hudi 为数据湖带来了类似数据仓库及数据库的功能,并使诸如分钟级数据新鲜度、优化存储、自我管理表等新事物直接在数据湖中成为可能。来自世界各地的许多公司都为 Hudi 做出了贡献,该项目在不到两年的时间内增长了 7 倍,每月下载量接近 100 万次。我很荣幸目睹了亚马逊[3]、字节跳动、Disney+ Hotstar[4]、GE Aviation[5]、Robinhood[6]、沃尔玛[7]等更多企业采用并构建基于 Apache Hudi 的 EB (Exabyte) 级数据湖,来支持其关键商业应用。紧跟潮流,我很高兴能在这里分享过去几个月我们利用 Hudi 正在构建的公司和产品 - Onehouse。为了启动我们的征程,我们获得了 Greylock Ventures 和 Addition 的 8 百万美元的种子轮投资——这些投资公司在培育企业数据初创公司方面拥有出色的业绩记录和丰富的经验。以下是我们的旅程故事和对未来的愿景。
2023 年 9 月 26 日,腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家,共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题,观看人数过万。
湖仓一体(Lakehouse)是近年来比较火的大数据概念,它将数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)的优势结合起来,为企业提供了更强大、更灵活的数据管理解决方案。Gartner 技术曲线的描绘中,Lakehouse是一项非常重要技术,预计还有2~5年进入平台期,国内是5~10年。
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
在大模型时代,企业将如何进行湖仓一体化架构选型?下一代Lakehouse架构方向又在哪里?未来面临着怎么样的挑战?让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit:OLAP 线上峰会中,「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做!
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