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。...我也一样，理解一定是片面的，我吸收的内容和我个人脑海呈现的画面也是不一样的，只能尽自己所能，表达清楚对湖仓一体的理解，和面对什么样的业务背景下，我们应该如何围绕我们的平台去做自己的湖仓一体。...首先如果您的数据平台数据在百TB以下，未来数据膨胀有限，我想你没必要看这类文章，围绕自己的理解搭建一套MPP存算一体实时数仓大概率就解决了。...：为了解决问题需要在原有架构上不断引入新的组件，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
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？...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。
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。
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....流批一体： 在流批一体的理念下，Flink 的优势会逐渐体现出来。 12....总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore； 总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。...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。
本文主要介绍为了应对以上挑战，我们在湖仓一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要湖仓一体 在讨论这个问题前，我们可能首先要明确两个概念：什么是数据湖？什么是数据仓库？...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。...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？...具体详情可查询参考文献[2]（通过索引加速湖仓一体分析）。
为此，这篇文章我们将主要分析： 1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么？ 2、架构演进，为什么说湖仓一体代表了未来？ 3、现在是布局湖仓一体的好时机吗？...01：数据湖+数据仓≠湖仓一体 在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。 正式切入主题前，先跟大家科普一个概念，即大数据的工作流程是怎样的？...这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力...以国内数字化企业服务领域成长最快的独角兽滴普科技为例，依托新一代湖仓一体、流批一体的数据分析基础平台FastData，基于对先进制造、生物医药、消费流通等行业的深度洞察，滴普科技从实际场景切入，为客户提供了一站式的数字化解决方案...以AI应用层面为例，湖仓一体架构天然适合AI类的分析（包括音视频非结构化数据存储，兼容AI计算框架，具有模型开发和机器学习全生命周期的平台化能力），也更适合大规模机器学习时代。
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。...随着技术的不断发展，我们预计湖仓一体化将在未来的企业数据战略中扮演越来越重要的角色。 具体怎么实现湖仓一体？ 既然湖仓一体这么好，那么，应该怎么样来实现湖仓一体呢？...比如，希望平台建立在云上，选择阿里云等云厂商是不错的选择；希望提供一体化的数据平台，选择星环科技这类大数据基础软件厂商更合适；对平台性能有特殊要求，则镜舟科技、达梦数据等数据库厂商更擅长。 3....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。...当然，湖仓一体的技术创新才刚刚开始，未来还有很长的路要走。 展望未来，湖仓一体化预计将在多个维度实现技术革新和进步。
其次，您可以订阅数据湖仓服务，例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征，介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。...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）。...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。...CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品，可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。
Hudi 社区在行业创新方面有着良好的记录，多年来一直为一些最大的数据湖和云供应商提供支持。 • Hudi 是一个开放数据湖仓一体平台。...开放是第一原则，但我们的技术愿景始终是为主流数据仓库和数据湖（现在融合成一个数据湖仓一体）“增量化数据处理”[3]，拥有强大的新存储层和内置的数据管理。...来自社区的结果 ( 1[9]， 2[10]） 非常令人印象深刻，没有充分的理由不考虑支持增量模型的湖仓一体存储，即使今天只是批处理。...作为Onehouse的创始人，我们与所有查询引擎厂商平等合作，为用户带来真正开放的数据湖仓一体。...Hudi 的这一长期愿景将与其他项目不同，使 Hudi 更接近于云仓库/湖仓一体的开放版本。
技术上，这一阶段出现了流批一体、湖仓一体和存算分离等先进的数据架构。 当前数据平台发展的第一个重要趋势是云原生与大数据的结合。...湖仓一体架构则解决了这些问题，它整合了数据湖和数据仓库的优势，创建一体化和开放式的数据处理平台。这种架构允许底层统一存储和管理多种类型的数据，并实现了数据在湖仓之间的高效调度和管理。...这种架构结合了云原生和湖仓一体的技术优势，实现新一代云数据智能平台。...平台支持多种湖仓架构，包括离线数仓、实时数仓、流批一体数仓以及湖仓一体架构，满足企业内部数仓工程师、数据分析工程师和数据管理人员的需求。...在云上输出湖仓一体平台， CyberEngine + CyberData + CyberAI：提供一站式的大数据 AI 底座、DataOps 平台和 MLOps 平台组合，输出云原生弹性湖仓一体平台，满足客户的多样化应用场景
Hudi介绍 概述 架构图 核心概念 Timeline 文件布局 索引 表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解 流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 湖仓一体...hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行 启动HDFS集群 启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序 湖仓一体...DataSourceOptions.scala 配置项请参考：http://hudi.apache.org/docs/configurations.html#read-options 推荐阅读 触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践...Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用 通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案 实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi Debezium-Flink-Hudi
由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 02 数据湖+数据仓=湖仓一体？ 在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。...于是，湖仓一体诞生了。...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。...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。...现在是采用湖仓一体的好时机吗？ Q：现在大多数企业都还没有用到湖仓一体的新架构，他们要么选择了数据湖方案，要么选择了数仓方案。湖仓一体作为一个新兴架构，很多企业目前还在早期探索阶段。
导读： 湖仓一体是将数据湖和数据仓库的优势相结合的数据管理系统。Apache Doris 结合自身特性，提出了【数据无界】和【湖仓无界】核心理念。...上篇文章已介绍了 Apache Doris 湖仓一体完整方案，本文将聚焦典型应用场景，进一步深入，帮助读者更好地理解和应用 Apache Doris 湖仓一体。...在上一篇文章中，全面介绍了湖仓一体演进历程以及 Apache Doris 湖仓一体解决方案，具体查阅：（上篇）从 0 到 1 构建湖仓体系， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读。...本文将进一步深入，聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景，分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。...阅读推荐（上篇）从 0 到 1 构建湖仓体系， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读Cisco WebEx 数据平台基于 Apache Doris 统一 Trino、Pinot、Iceberg
2.2 实时化改造 - 实时湖仓 在项目建设初期，我们选择了小时级入湖，没有急于上线实时入湖，主要基于下面几点考虑： A、基于分区设定，小时入湖可以做到幂等性，批量一次性覆盖写入，方便调试和测试，快速打通上线基于数据湖的日志数仓...2.3 湖仓一体方案的优势 原子性保证 之前采用Spark批量写入数据，如果需要修改数据(如补录数据)原子性是无法保证的，也就是说如果有多个Job同时Overwrite一个分区，我们是无法保证最终结果的正确性...Partition Evolution：在数仓或者数据湖中一个加速数据查询很重要的手段就是对数据进行分区，这样查询时可以过滤掉很多的不必要文件。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进 日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...项目收益 日志底座数仓 建设统一的日志底座，广告日志存储在数据湖 Iceberg 表中，用户无需关心日志格式和路径，只需指定表名 + 时间范围即可访问日志。
2.2 实时化改造 – 实时湖仓 在项目建设初期，我们选择了小时级入湖，没有急于上线实时入湖，主要基于下面几点考虑： A、基于分区设定，小时入湖可以做到幂等性，批量一次性覆盖写入，方便调试和测试，快速打通上线基于数据湖的日志数仓...2.3 湖仓一体方案的优势 原子性保证 之前采用Spark批量写入数据，如果需要修改数据(如补录数据)原子性是无法保证的，也就是说如果有多个Job同时Overwrite一个分区，我们是无法保证最终结果的正确性...Partition Evolution：在数仓或者数据湖中一个加速数据查询很重要的手段就是对数据进行分区，这样查询时可以过滤掉很多的不必要文件。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进 日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...项目收益 日志底座数仓 建设统一的日志底座，广告日志存储在数据湖 Iceberg 表中，用户无需关心日志格式和路径，只需指定表名 + 时间范围即可访问日志。
通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。...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。...后续，快手将会进一步探索 Doris 在湖仓一体下的应用实践。
湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。
为此，可通过建设实时数仓解决上述问题，实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求，依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术，兼具时效性和灵活性优势，可作为金融业实时数据的生产、存储和使用平台。...同时，随着Hudi、Iceberg、Delta Lake等数据湖技术发展，依托数据湖底座的湖仓一体实时数仓建设正在兴起，对推进企业数字化转型具有重要价值： • 一是弥补现有架构的不足，湖仓一体实时数仓弥补了传统数仓对于数据实时处理能力的不足...• 二是降低企业成本，湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。...实时数仓建设关键技术 3.1 实时数据入湖 实时数据入湖是湖仓一体实时数仓数据模型建设的基础，与流计算模式下“即用即弃”的数据处理策略不同，湖仓一体实时数仓借助Hudi数据湖存储引擎对实时流数据进行摄入存储...5.1 持续稳定的实时数据供给 实时数仓基于湖的平台化实时集成能力，可以实现对丰富的实时流数据集成，降低各类实时应用实时数据集成建设成本；同时依托数据湖流批一体存储特性，以实现时间旅行等一些新特性，满足可靠性要求等场景
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。
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/数据中台领域建设，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，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute...我们认为，构建湖仓一体需要解决三个关键问题： 湖和仓的数据/元数据无缝打通，且不需要用户人工干预 湖和仓有统一的开发体验，存储在不同系统的数据，可以通过一个统一的开发/管理平台操作 数据湖与数据仓库的数据...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...总体来说，MaxCompute湖仓一体为企业提供了一种更灵活更高效更经济的数据平台解决方案，既适用于全新构建大数据平台的企业，也适合已有大数据平台的企业进行架构升级，可以保护现有投资和实现资产利旧。...解决方案 为了解决上述的痛点问题，阿里云产品团队和微博机器学习平台团队联合共建湖仓一体新技术，打通了阿里巴巴MaxCompute云数仓和EMR Hadoop数据湖，构建了一个跨湖和仓的AI计算中台。
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