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。
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。.../离线一体化湖仓架构，为反欺诈策略、用户⾏为分析、BI 应用等若干系统提供了高效准确的服务，实现了查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。...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。...，所以在升级成为新架构时，浙江霖梓全面梳理并提炼业务关键指标，并针对 Doris 的各项基础性能进一步优化，有效提高了离线 / 实时一体化数仓的数据处理效率。...#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
一、什么是数据湖? 数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。...五、汽车之家湖仓一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk，介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖仓一体架构，将数据可见性提升至分钟级；从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg...02 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践 湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓，数据有着打通的元数据的格式，它可以自由的流动，也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1....架构收益 - 准实时数仓 上方也提到了，我们支持准实时的入仓和分析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储，是真正的批流一体。...但是在架构层面上，这个意义还是很大的，后续我们能看到一些希望，可以把整个原来 “T + 1” 的数仓，做成准实时的数仓，提升数仓整体的数据时效性，然后更好地支持上下游的业务。
Apache Impala Committer本文整理自小红书工程师在 StarRocks 年度峰会上的分享，介绍了小红书自助分析平台中，StarRocks 与 Iceberg 结合后，如何实现极速湖仓分析架构...与原有架构相比，湖上分析架构的 P90 查询性能提升了 3 倍，目前查询 响应时间 稳定在 10 秒以内。...结合 Min-Max 索引特性，Iceberg 能在前端（FE）执行谓词下推，从而显著提升数据湖分析的性能。...数据湖管理平台 (DLF)： 通过分析审计日志，智能推断出自助分析数据集中的表的候选排序列。...未来规划未来规划中，我们将探索结合 StarRocks 和 Paimon 的近实时湖仓分析架构，围绕公司业务需求，进一步优化近实时链路的处理能力，并针对具有主键（PK）需求的湖上分析场景，制定更高效的优化方案
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。...数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。下面是架构图： MySQL 数据通过 Flink CDC 进入到 Kafka。...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
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！...03 为什么会诞生湖仓一体化？ 1、打通数据的存储与计算 很多公司对各类数据应用包括 SQL 分析、实时监控、数据科学和机器学习的灵活性、高性能系统的需求并未减少。...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。...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？...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。
原有湖仓分离架构，由离线数据湖和实时数仓组成，面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。...统一数据湖的构建和计算引擎 ： Apache Doris 支持主流湖仓的数据写入能力，用户可以基于 Doris 进行统一的数据写入、处理及分析，形成湖仓一体架构下的链路闭环。...基于 Apache Doris 的湖仓一体架构快手基于 Apache Doris 升级为湖仓一体分析平台，新架构如图所示：从下至上，主要分为以下几个层级：数据加工层：数据源数据同步到数据湖仓（Hive/...接下来重点介绍整个湖仓一体架构中，缓存服务和自动物化服务方面的功能和实践经验。...结束语引入 Apache Doris，使快手成功从湖仓分离架构升级到湖仓一体架构。
湖仓一体是近两年大数据一个非常热门的方向，如何在同一套技术架构上同时保持湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。...在B站，基于我们之前的技术栈和实际的业务场景，我们选择了第二个方向，从数据湖架构向湖仓一体演进。...B站的湖仓一体实践 对于B站的湖仓一体架构，我们想要解决的问题主要有两个：一是鉴于从Hive表出仓到外部系统（ClickHouse、HBase、ES等）带来的复杂性和存储开发等额外代价，尽量减少这种场景出仓的必要性...我们基于Iceberg构建了我们的湖仓一体架构，在具体介绍B站的湖仓一体架构之前，我觉得有必要先讨论清楚两个问题，为什么Iceberg可以构建湖仓一体架构，以及我们为什么选择Iceberg？...Magnus是我们湖仓一体架构的核心组件，它负责管理优化所有的Iceberg表中的数据。
2.数据湖 数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖的本质是由“➊数据存储架构+➋数据处理工具”组成的解决方案。...数据并不是存进数据湖里就万事大吉，要对数据进行分析、挖掘、利用，比如要对湖里的数据进行查询，同时要把数据提供给机器学习、数据科学类的业务，便于“点石成金” 数据仓库可以是独立的标准化产品，数据湖则是一种架构...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。...三 数据底座设计 1.数据湖功能架构 2.数据流转架构 由统一的租户（企业集团层面）进行数据的归集，并加工成标准统一的数据集或指标。基于租户权限自动将数据分发给相应的租户。
随着业务的持续发展，现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长，带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的降低。...针对数仓现有基础架构存在的问题，我们分析了目前影响成本和效率的主要因素如下： •更新模式过重，存在较多数据的冗余更新增量数据的分布存在长尾形态，故每日数仓更新需要加载全量历史数据来做增量数据的整合更新，...，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....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。
数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。...湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。...Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。...湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用；而仓里的“隐性价值”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。...湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。
数据湖适合存储非结构化的、信息密度低的、未经清洗的数据。例如生产中我们获取到的日志信息、长文本信息等都可以直接放到数据湖中。 曾经有一段时间，大家对于大数据的存储形式分裂为了两派。...不断询问是选择数据湖，还是选择数据仓库？ 选择数据湖，才能拥有数据的多样与灵活，有利于将不同的数据组合在一起，发现新的规律。...湖仓一体，即打通数据仓库和数据湖两套体系，让数据和计算在湖和仓之间自由流动，从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系。...下面这份PPT材料来自DAMA中国，专题分享活动《湖仓一体，构建企业数字化新基座》，作者数据科学家毛亮坚老师，主要介绍了大数据平台架构演进、详细阐述湖仓一体架构构建与探索思路、湖仓一体化平台应用实践案例...、最后提出了湖仓一体化平台未来发展趋势，推荐给大家阅读。
通用数据湖仓一体架构 通用数据湖仓一体架构将数据湖仓一体置于数据基础架构的中心提供快速、开放且易于管理的商业智能、数据科学等事实来源。...通过采用通用数据湖仓一体架构，组织可以克服以前无法克服的脱节架构的挑战，该架构在湖和仓库之间不断复制数据。...数以千计同时使用数据湖和数据仓库的组织可以通过采用此架构获得以下好处： 统一数据 通用数据湖仓一体体系结构使用数据湖仓一体作为组织云帐户中的事实来源，并以开源格式存储数据。...我相信在未来的道路上通用数据湖仓一体架构也可以建立在为这些需求提供类似或更好的支持的未来技术之上。 最后 Onetable 是通用数据湖仓一体架构的另一个构建块。...借助通用数据湖仓一体架构，他们的分析师可以继续使用仓库对湖仓一体中存储的数据进行查询。
做一名主要从事OLAP内核研发，对现有湖仓理解做个总结；欢迎批评/指正/讨论 1 为什么湖仓一体这么热： 湖、仓定义这里就不赘述了，大家可以去搜 我理解就是各类数据爆发的公司当前数据平台架构遇到了各类各样的问题...，寻求一个适配公司、平台的数据架构，一站式解决，但是大家对湖、仓本质的理解可能都不太一样，那又怎么谈湖仓一体呢。...这里还是要在大脑架构中有清晰的分辨，或者你要将他们理解为就是一样的，都可； 5 演进思考： 接下来就进入，看山不是山，看水不是水环节： 湖仓一体/离在线一体/云原生 是不是一个意思： 从产品角度出发，我认为比如...Iceberg(Iceberg+hdfs/s3)就是湖，大家也可以去搜索下数据湖的定义 离在线一体，很多是表现为产品本身的一体化： 比如 元数据一体化,比如各类自家商业化引擎+一堆External/Multi...，随着业务规模上涨，整体架构难以维系； 行业总结：这些问题是共性，大模型到来为下一代数据平台演进指引了方向； 6 How/What 湖仓一体 我理解它更是一层抽象的逻辑,不解释，接着看您 比如开始MPP
目前业内的湖仓一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的湖仓一体架构，用户会把热数据（频繁查询）放在数据仓库中，无论在存储和计算上都有大量的优化，计算速度快、成本高；冷数据放在数据湖中，计算慢、成本低，当用户要查询时...也有一些湖仓一体的架构中没有数据仓库产品，仅用了Presto作为查询加速（火山引擎、Bilibili），不过整体架构大致也差不多。...，仓的作用在于提速，湖的作用在支持海量的数据并发写入和海量存储；且设计者希望尽量降低架构的复杂度，提高效率。...链接5 4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台。链接6 大数据发展20年，“仓湖一体”是终局？链接7 B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践。链接8 亚马逊湖仓一体。...链接9 构建切实有效的湖仓一体架构。 链接
主要目的是透过当前的各个框架对湖仓领域的发展做一个基本的判断和预测。 湖仓框架能力模型 湖仓领域开源的几个核心框架，基本着眼点都在「同一批流一体存储服务」。...那么湖仓领域的框架应该具备的能力包含： 流式读写 应该具备秒级的数据数据写入和数据增量消费能力。 并且如果湖仓的框架想要取代Kafka的部分能力，这个RPS要求在千万级别，但是明显目前是达不到的。...在高RPS的业务场景中，湖仓架构不是一个很好的选择，因为性能瓶颈明显，什么都想做的结果就是什么都不能做到极致， 批式读写 在批读和批写方面应该完全涵盖Hive的能力，并且提供分区并发更新、主键更新等额外能力...此外，湖仓领域的框架需要探索例如部分列更新、维度表等能力，这些能力也是湖仓的框架明显优于传统数据方向框架的标志，目前在各个框架都有在推进中，十分期待。...最后 湖仓领域发展趋势很好，在国内的几家大厂已经有了成熟的应用，并且在替代原有链路上在进行积极的探索。 未来大家会看到，湖仓领域框架的能力越强，传统的数据开发的理论和开发模式越容易被替代。
业内目前分享出来的信息来看，主要还是为了替换掉老的Lambda和Kappa架构，想通过一个相对简单的架构进行降本提效。 湖仓价值的交点 （以上图片来自阿里云） How：业界怎么做湖仓一体？...目前业内的湖仓一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的湖仓一体架构，用户会把热数据（频繁查询）放在数据仓库中，无论在存储和计算上都有大量的优化，计算速度快、成本高；冷数据放在数据湖中，计算慢、成本低，当用户要查询时...真实业务场景可能是同一套架构里面会支持上述两种实现。也有一些湖仓一体的架构中没有数据仓库产品，仅用了Presto作为查询加速（火山引擎、Bilibili），不过整体架构大致也差不多。...，仓的作用在于提速，湖的作用在支持海量的数据并发写入和海量存储；且设计者希望尽量降低架构的复杂度，提高效率。...7.B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践 8.亚马逊湖仓一体 9.构建切实有效的湖仓一体架构 作者简介 叶强盛 腾讯云开发者社区【技思广益·腾讯技术人原创集】作者 腾讯后台开发工程师，目前负责腾讯天穹大数据
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...】或者加QQ群【792862318】 公众号 【jiagoushipro】【超级架构师】精彩图文详解架构方法论，架构实践，技术原理，技术趋势。...QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。...视频号 【超级架构师】1分钟快速了解架构相关的基本概念，模型，方法，经验。每天1分钟，架构心中熟。 知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。...知识星球【职场和技术】 微博 【智能时刻】 智能时刻 哔哩哔哩 【超级架构师】 抖音 【cea_cio】超级架构师 快手 【cea_cio_cto】超级架构师 小红书 【cea_csa_cto】超级架构师
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？...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？...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？...湖仓一体是一种新型开放式架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，它构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的数据处理和管理功能，打通数据湖和数据仓库两套体系，让数据和计算在湖和仓之间自由流动...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。
「 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。...4、在存储与查询性能方面，湖仓一体化平台采用了先进的存储架构和技术，如LSM树等，确保了高效的数据写入和查询性能。同时，平台还通过数据压缩和优化技术，进一步提升了存储效率和查询速度。...「 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
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