Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。...，大数据业务系统的局限逐渐暴露：报表系统计算缓慢、运维成本持续攀升、组件间的高度耦合导致架构稳定性较差等，严重影响了大数据系统产出效率，因此浙江霖梓引入 Doris+Paimon 重新构建了实时/离线一体化湖仓架构...数据开发与分析工作则依赖 CDH 自带的 Hue 平台，任务调度依赖 easyScheduler，最终与自主研发的报表平台对接，实现数据的可视化。...基于 Apache Doris 的实时/离线一体化湖仓架构经过七个月的设计与实施，最终完成了基于 Apache Doris 离线 / 实时一体化湖仓统一架构。...#开启⾏存"store_row_column" = "true" 总结与规划截至目前，基于 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构已为反欺诈策略、用户⾏为分析、业务监控、 BI 应用等若干系统提供了服务
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！...精彩内容，扫码报名，免费参会 本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师，腾讯云数据湖存储的负责人，他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。...演讲议题：下一代湖仓加速存储 GooseFS 在实时 OLAP 搜索场景中的实践与优化 演讲嘉宾：于飏 腾讯云 COS 对象存储团队资深高级工程师 个人介绍：硕士毕业于西安电子科技大学，一直专注云端对象存储相关技术的研发工作...演讲摘要：腾讯云对象存储中心推出的 GooseFS 加速存储产品，从最初加速湖仓应用场景下的海量吞吐与数据本地化调度，已经扩展演进到了实时 OLAP 引擎场景。
因此，湖仓一体化应运而生，旨在将数据仓库的结构化分析能力与数据湖的存储灵活性无缝结合，为企业提供一个综合的数据管理方案。 接下来，我们就湖仓一体进行更深入的分析。...在数据治理和安全性方面，湖仓一体化通过提供统一的数据治理框架和安全策略，简化了数据管理。这对于确保数据的一致性、合规性和安全性至关重要，特别是在面对日益严格的数据保护法规和标准时。...总的来说，湖仓一体化代表了一种数据管理的进化方向，它不仅满足了企业对于灵活、高效数据处理的需求，还为企业提供了应对日益复杂的数据环境的强有力工具。...架构设计 在选择合适的技术平台和供应商之后，设计一个能够同时支持数据湖和数据仓库操作的统一架构，是实现湖仓一体化的关键。...数据治理 在湖仓一体化的架构中，强大的数据治理策略是必不可少的，这包括确保数据的质量、安全性和合规性。数据治理还涉及到有效的元数据管理，这对于追踪数据湖中的数据源、格式和使用情况至关重要。
「 AllData数据中台 - 主页 」「 湖仓一体化平台 - 功能描述 」1、AllData数据同步平台基于开源项目kyuubi核心技术建设。...2、在数据同步与处理方面，湖仓一体化平台展现了其强大的实力。它能够实时捕获并同步各类数据源的变化，确保数据的及时性和准确性。...3、在生态集成方面，湖仓一体化平台与Hive、Trino、Presto等大数据主流计算引擎深度整合，为用户提供了统一的数据存储和访问接口。...5、kyuubi湖仓一体化平台以其强大的功能、高效的处理能力、良好的生态集成以及卓越的存储与查询性能，成为了适用于各种大数据场景的存储解决方案。...「 湖仓一体化平台 - 模块功能汇总 」「 湖仓一体化平台 - 功能点展示 」「 湖仓查询 」统计概览「 湖仓查询 」管理中心-会话中心「 湖仓查询 」管理中心-操作中心「 湖仓查询 」管理中心-引擎中心
此过程不用执行扫描整个源表的查询 Hudi的优势 •HDFS中的可伸缩性限制•Hadoop中数据的快速呈现•支持对于现有数据的更新和删除•快速的ETL和建模 以上内容主要引用于：《Apache Hudi 详解》 新架构与湖仓一体...通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。...实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。...本节内容，引用自：《37 手游基于 Flink CDC + Hudi 湖仓一体方案实践》 最佳实践 版本搭配 版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：...Chan 的提点，可能是 checkpoint的问题，于是做了设置 set execution.checkpointing.interval=10sec; 终于正常了 致此，Flink + Hudi 仓湖一体化方案的原型构建完成
微信实验平台从 2022 年 Q1 开始引入 iceberg 作为湖仓一体解决方案，最早从 0.14.1 版本开始引入到如今的 1.2.2 版本的广泛使用，目标是为了优化现有流程，达到更快(计算时效性)...当前实验平台增量存储预算都已经收敛在 Iceberg 库上(20PB+)，会逐步迁移“年久失修”的 THive，全面拥抱湖仓格式。...微信实验平台从 2022 年 Q1 开始引入 iceberg 作为湖仓一体解决方案，最早从0.14.1版本开始引入到如今的1.2.2版本的广泛使用，目标是为了优化现有流程，达到更快(计算时效性)及更省(...湖仓一体的背景不过多介绍，及 Lamdba、Kappa 等架构相信数据工程 coder 已经深深理解，直接介绍微信实验平台基于 iceberg 做的改造，和带来的收益，以及过程中遇到的问题，未来的期望。...我们后续的实时湖仓方案会采用 StarRocks 3.x + Iceberg，便于湖仓融合。
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？...一种常见的解决方案是结合数据湖和数据仓库优势，建立湖仓一体化，进而解决了数据湖的局限性：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...之前的微博基于大数据的需求发展了数据仓库平台，基于AI的需求，发展了数据湖平台，这两套大数据平台在集群层面完全是割裂的，数据和计算无法在两个平台间自由流动。...是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性，将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本？那么湖仓一体化就是答案！ 3.湖仓一体化是什么？...4.湖仓一体化的好处是什么？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。
3）湖仓融合行业团体标准初步确立，市场定义和实践路径逐渐形成共识，加速湖仓融合商业化进程中国信息通信研究院已于2022年9月组织完成《云原生湖仓一体数据平台技术要求》主体内容研制工作，明确湖仓一体的的五大能力域...增量市场，从数据管理成本和运维成本出发，很多企业更加愿意直接采取湖仓一体引擎这样的新大数据平台架构。...2.3 湖仓一体平台软件厂商能力要求信通院《云原生湖仓一体数据平台技术要求》认为，云原生湖仓一体平台能力划分为湖仓数据集成、湖仓存储、湖仓计算、湖仓数据治理以及湖仓其他能力等五大能力域，具备存算分离、存储分级...目前，各类型厂商在实现湖仓一体的路径和行业布局上有较明显区别：1）云厂商实现路径：基于自身IaaS云基础能力，构建云生态或软硬一体化的湖仓一体解决方案。...工业企业湖仓一体需求明晰。在IoT环境下工业企业数据体量大且持续增长，企业自身数据化水平低造成数据采集汇聚困难、数据治理水平低、数据利用率低、数据流通共享难度大等问题。
细粒度的数据管理和治理。 4. 完善的元数据管理能力，易于构建企业级数据中台。 正因为如此，阿里巴巴飞天大数据平台建设之初，在选型的时候就采用了数据仓库的架构，即MaxCompute大数据平台。...统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。...6.2 构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理...企业可以使用湖仓一体化的数据中台能力，优化数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势。使用数据湖做集中式的原始数据存储，发挥数据湖的灵活和开放优势。...DataWorks湖仓一体化数据中台 6.3 典型客户案例：新浪微博应用「湖仓一体」构建混合云AI计算中台 案例背景 微博机器学习平台团队，主要做社交媒体领域里的推荐主要做社交媒体领域里的推荐/排序、文本
数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并提供给BI等分析工具来输出干货。...，通常是围绕对象存储为“湖底座”的大数据管理方案组合。...3.湖仓一体 湖仓一体架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。...湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。...探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保护制度和安全审查制度。
大模型以及生成式AI的应用，带动了对更轻松、更精确的数据管理的需求；此外，实时数据处理、流数据处理类工作负载的增长，也是这个市场增长的关键驱动力。...腾讯云大数据通过数据仓库 TCHouse 和数据湖计算 DLC 助力企业快速落地实时湖仓技术。...、低成本、一体化存储的优势，以及云数仓 TCHouse 提供的高性能查询优势。...基于大模型的腾讯云BI智能分析助手 ChatBI ，实现灵活自定义的对话式分析，使用户只需简单提问即可直观看到可视化呈现的图表分析结论。...同时，面向金融、政企等行业，腾讯云 TBDS 全新升级云原生湖仓一体架构，在超大集群扩展、资源租户级隔离、存算分离下性能、金融级安全及自主技术创新等方面显著提升。
刚刚获悉，沙利文联合头豹研究院发布《2023年中国数据管理解决方案市场报告》。 结果显示： 腾讯云大数据位列领导者阵营，在增长指数与创新指数两大维度均位列第一梯队。...沙利文指出—— 「腾讯云大数据通过全新升级的云原生湖仓方案与免运维轻量化的大数据Serverless服务，深度融合腾讯云AI产品与能力，为客户提供了端到端的一体化、智能化的企业级大数据平台。...同时，凭借对前沿技术的不断探索突破和对产品的持续优化迭代，提供了高创新性、高成长性的数据管理解决方案。」 AIGC时代，数据量迎来新一轮大爆发。开发者需要实现高效数据整合、处理和分析。...○ 云原生数据湖仓，全面升级 - 业内首个突破每秒百万级数据更新能力的数据湖仓解决方案，实现入湖数据秒级查询； - 覆盖离线、在线、离在线一体等多类场景，提供一体式的数据服务体验； - 全托管的数据分析服务及计算资源自动弹性能力...○ Serverless，低门槛、更轻量 - 基于数据湖计算DLC、流计算Oceanus等Serverless化大数据产品，提供秒级算力调度、自动扩容、完全免运维、按使用付费等能力； - 帮助企业以更轻便的方式将数据管理技术部署落地
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？...此时人们兴奋于追求数据的处理规模，即『大』数据，没有闲暇争论是数据仓库还是数据湖。...2）统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。...构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理...企业可以使用湖仓一体化的数据中台能力，优化数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势。 使用数据湖做集中式的原始数据存储，发挥数据湖的灵活和开放优势。
，故大量未变化的历史冷数据会被重复存储多份，带来存储浪费； 为了解决上述问题，保证数仓的降本提效目标，我们决定引入数据湖来重构数仓架构，具体如下： •业务数据源实时接入Kafka，Flink接Kafka...Hudi可以很好的在任务执行过程中进行小文件合并，大大降低了文件治理的复杂度，依据业务场景所需要的原子语义、小文件管理复杂度以及社区活跃度等方面综合考量，我们选择Hudi来进行湖仓一体化改造。 3....主要在于利用Hudi数据湖提供的技术能力，可以较好的解决应用背景部分阐述的两大痛点，节约数仓Merge更新与存储两部分的费用开销。...总结与展望 从数据湖上线和测试过程来看，目前数据湖能解决我们的一些数仓痛点，但是依然存在一些问题。...总结如下 •Hudi on Spark 布隆过滤器查找与构建索引过程性能尚待提升，由于华米数据分布特性（更新频率多，范围广），现阶段部分大表的更新性能提升有待加强；•Metadata表的使用是为了提升整体入湖性能
近期，爱分析深度访谈科杰科技联合创始人兼副总裁郭振强，就数据引擎演进趋势、数字化转型对国产基础软件新要求、湖仓一体引擎对数据能力的支撑作用以及科杰科技湖仓一体数据智能平台产品优势等问题展开了探讨。...科杰科技科杰科技是国内领先的大数据& AI 技术创新公司，专注于提供复杂场景下大数据基础软件产品服务，致力于通过基础软件能力的研发创新为企业提供数据存储计算引擎、数据管理、开发挖掘、运维一体化的整套方案...科杰科技湖仓一体数据智能平台 KeenData Lakehouse 不仅能提供基于湖仓融合的统一性引擎，同时具备面向传统 Data Warehosue、Data Lake 以及 Object Storage...爱分析：科杰湖仓一体数据智能平台 KeenData Lakehouse 平台的竞争优势体现在哪些方面？...大模型在产业落地应用时，需要有对应的大模型中间件支撑对语料数据进行汇聚集成、预处理、标注以及进一步加工处理的工程化能力，并且需要具备应用价值链接的服务能力，科杰平台产品 KeenData Lakehouse
一种常见的解决方案是结合数据湖和数据仓库优势，建立湖仓一体化，进而解决了数据湖的局限性：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...之前的微博基于大数据的需求发展了数据仓库平台，基于AI的需求，发展了数据湖平台，这两套大数据平台在集群层面完全是割裂的，数据和计算无法在两个平台间自由流动。...是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性，将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本？那么湖仓一体化就是答案！ 04 什么是湖仓一体化？...现在许多的公司往往同时会搭建数仓、数据湖这两种存储架构，一个大的数仓和多个小的数据湖。这样，数据在这两种存储中就会有一定的冗余。...06 湖仓一体化有什么好处？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。
镜舟湖仓分析引擎采用的湖仓架构作为一种先进的数据存储和管理方式，通过集成多源、多格式、大规模的数据，为企业提供了更灵活、高效的数据管理方案，成为释放数据价值的强大引擎。...与数据仓库相比，数据湖同时由其“不”是什么来定义。它不仅仅是存储空间，也不完全等同于数据仓库。 在大模型快速发展的2023年，数据湖的应用也变得更加频繁。...数据湖可以作为AI数据的底座，可以储存大模型训练所需的数据——数据湖的架构天然地支持AI训练。 虽然数据湖和数据仓库都能够存储一定容量的数据，但它们都针对不同用途进行了优化。...与之前湖上建仓和仓外挂湖的区别在于，这种架构不再将数据和管理进行分散，而是一体化管理，并且在此基础上附加湖与仓的能力，形成湖仓一体的架构。...未来镜舟科技计划在湖仓领域不断探索，进一步加强离线数据和批量数据处理能力，打造更加一体化的湖仓产品平台。 孟庆欢最后总结，随着技术的不断发展，湖仓架构将进一步演化，引领下一场数据革命。
、低成本、一体化存储的优势，以及云数仓TCHouse 提供的高性能查询优势。...数据开发治理平台 WeData，融合了包含数据集成、DataOps 数据开发，运维能力，以及数据建模、数据资产、数据质量、数据安全、数据服务等一系列数据管理和治理能力。...IDC 还认为，腾讯云实时湖仓可以更好地将大数据服务与生成式 AI 能力融合，DLC/EMR 的分布式计算框架提供了面向 AIGC 场景大规模数据预处理的参数优化，可以支撑大模型数据预处理算法的并行化执行来提升整个链路的效率...某头部寿险企业基于腾讯云大数据平台服务能力，覆盖了秒、分钟、小时、日等全时效的数据处理场景，共支撑其数据部门及业务部门的数十项业务开发，高效支撑运行分析、活动分析、产品营销、精算再保、人工智能大模型等多个关键业务领域...蔚来基于腾讯云大数据了打造实时湖仓与统一数据开发治理平台，实现综合成本优化，运维资源减少 60%，日均运行上万个任务实例，满足模型更新敏捷迭代需求，支撑自动驾驶业务发展。
数据平台的发展历程 当我们回顾数据平台的发展历史时，我们不难发现，数据平台正在朝着一体化、智能化和实时化的方向发展。...DLC支持 Spark 和 Presto 两种引擎，同时提供大规模的湖存储、统一的元数据管理、智能数据表优化等能力，可以帮助企业极大降低湖仓架构的建设门槛和维护门槛，专注于价值的释放。...另外，在写入数据的过程中，腾讯云流式湖仓通过数据合并等操作优化了写入效率，并提供对单行数据更新的能力，使用户能够更精准地进行数据管理变更，适应复杂的业务需求。...，满足高并发场景下的数据处理需求；在写入数据的过程中，流式湖仓通过数据合并等操作优化了写入效率，并提供对单行数据更新的能力，使用户能够更精准地进行数据管理变更，适应复杂的业务需求；另外，湖仓原数据包含了一些结构...TBDS 新一代湖仓数据管理 腾讯云大数据TBDS资深产品经理谷龙透露，“TBDS新一代湖仓是对云上EMR、DLC、流计算、和TCHouse等能力的私有化输出，同时 TBDS湖仓 会结合私有化的业务特征做对系统架构和数据架构进行升级以及做一些新的特性的开发
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