首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

湖仓一体技术实践

湖仓一体技术实践是指将湖(湖仓一体)和仓(湖仓一体)的数据和信息系统集成在一起,实现数据共享和信息流通的一种技术方法。它可以帮助企业提高数据处理效率,降低成本,提高仓储管理的准确性和效率,并且可以实现数据的实时监控和分析。

湖仓一体技术的实践可以通过以下几个步骤来实现:

  1. 数据抽取:从企业的数据源中抽取数据,包括产品信息、销售数据、库存数据等等。
  2. 数据清洗:对抽取的数据进行清洗和整理,去除重复数据、异常数据和不完整数据。
  3. 数据存储:将清洗后的数据存储到数据仓库中,以便后续的数据分析和报表生成。
  4. 数据分析:对存储的数据进行分析,包括数据挖掘、数据报表生成等等。
  5. 数据可视化:将分析的结果以图表、报表等形式展示出来,以便企业进行决策。

湖仓一体技术的实践可以帮助企业实现数据的实时监控和分析,提高企业的决策效率和管理效率。同时,通过实现数据共享和信息流通,可以减少数据孤岛的问题,提高企业的数据管理水平。

推荐的腾讯云相关产品:

  1. 腾讯云数据库:提供MySQL、SQL Server、PostgreSQL等多种数据库服务,支持数据的存储和管理。
  2. 腾讯云对象存储:提供海量、安全、低成本的云存储服务,支持数据的备份和存储。
  3. 腾讯云数据分析:提供大数据分析、数据挖掘、数据可视化等服务,支持数据的分析和报表生成。
  4. 腾讯云应用部署:提供云服务器、容器、微服务等服务,支持应用的部署和管理。

湖仓一体技术实践的应用场景包括供应链管理、物流管理、销售管理、库存管理等等。通过实现湖仓一体技术实践,可以帮助企业提高数据处理效率,降低成本,提高仓储管理的准确性和效率,并且可以实现数据的实时监控和分析。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据一体架构实践

五、汽车之家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 的一体架构实践 一体的意义就是说我不需要看见,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....数据准实时入: Flink 和 Iceberg 在数据入方面集成度最高,Flink 社区主动拥抱数据技术。...总结 通过对一体、流批融合的探索,我们分别做了总结。 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 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建设提供了基础的架构验证。准实时数的优势是一次开发、口径统一、统一存储,是真正的批流一体

2.3K32

一体技术“缝合怪”?

随着技术的不断发展,我们预计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。 具体怎么实现一体? 既然一体这么好,那么,应该怎么样来实现一体呢?...实现一体化是一个综合性的挑战,涉及到从技术选型到架构设计,再到数据治理和集成的多个方面,下面我们将详细探讨如何实现这一复杂过程的每个关键步骤。 1....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和数据仓库操作的统一架构,是实现一体化的关键。...随着数据的角色在企业决策中变得日益重要,一体化不仅是技术进步的象征,更是企业适应数字化转型的必然选择。...当然,一体技术创新才刚刚开始,未来还有很长的路要走。 展望未来,一体化预计将在多个维度实现技术革新和进步。

35910
  • 一体:基于Iceberg的一体架构在B站的实践

    本文主要介绍为了应对以上挑战,我们在一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要一体 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?什么是数据仓库?...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的灵活性和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,从数据架构向一体演进。...B站的一体实践 对于B站的一体架构,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的必要性...总结 相比于传统的SQL on Hadoop技术栈,基于Iceberg的一体架构,在保证了和已有Hadoop技术栈的兼容性情况下,提供了接近分布式数的分析效率,兼顾了的灵活性和的高效性,从我们落地实践的经验看

    63210

    一体详解

    问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据? 2.一体化为什么诞生? 3.一体化是什么? 4.一体化的好处是什么?...随着当前大数据技术应用趋势,企业对单一的数据和数架构并不满意。...4.一体化的好处是什么? 一体能发挥出数据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。...而数据则往往使用大数据文件系统和Spark在廉价的硬件上存储计算数据。一体架构的目标就是结合这些技术来最大力度降低成本。...潜在不兼容性带来的风险:数据分析仍是一门兴起的技术,新的工具和技术每年仍在不停地出现中。一些技术可能只和数据兼容,而另一些则又可能只和数据仓库兼容。一体的架构意味着为两方面做准备。

    4.1K21

    一体架构构建与平台应用实践

    数据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,还是选择数据仓库? 选择数据,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。...一体,即打通数据仓库和数据两套体系,让数据和计算在之间自由流动,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《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、详细阐述一体架构构建与探索思路、一体化平台应用实践案例...、最后提出了一体化平台未来发展趋势,推荐给大家阅读。

    1.1K10

    农业银行一体实时数建设探索实践

    为此,可通过建设实时数解决上述问题,实时数在离线数基础上进一步满足时效性的要求,依托流批一体一体、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等数据技术发展,依托数据湖底座的一体实时数建设正在兴起,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,一体实时数弥补了传统数对于数据实时处理能力的不足...实时数建设关键技术 3.1 实时数据入 实时数据入一体实时数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,一体实时数借助Hudi数据存储引擎对实时流数据进行摄入存储...实时数建设探索实践 4.1 实时理财宽表探索 为探索宽表时效性提升路径,实时数以理财宽表为试点,探索实时宽表建设思路。...在个人活期交易明细共性模型资产建设实践中,为了满足单表日均亿级的高吞吐入集成,实时数从Hudi表类型、数据分区、Hudi压缩等措施优化配置,实现高吞吐实时流数据场景下的稳定入: 1)Hudi表选型方面

    1.3K40

    作业帮基于 Delta Lake 的一体实践

    数据 数据实现上是一种数据格式,可以集成在主流的计算引擎(如 Flink/Spark)和数据存储 (如对象存储) 中间,不引入额外的服务,同时支持实时 Upsert,提供了多版本支持,可以读取任意版本的数据...目前数据方案主要有 Delta Lake、Iceberg、Hudi。...在使用 Delta Lake 的过程中,我们需要解决如下关键技术点: 流数据转批 业务场景下,对于离线数的 ETL 任务,均是按照数据表分区就绪来触发的,如 2021-12-31 日的任务会依赖...致 谢 最后,非常感谢阿里云 EMR 数据团队,凭借他们在 Delta Lake 中的专业能力和合作过程中的高效支持,在我们这次数据迁移过程中,帮助我们解决了很多关键性问题。...作者介绍: 刘晋,作业帮大数据平台技术部负责人,专注于大数据基础架构、数据平台、数据治理工具、数据体系建设 王滨,作业帮大数据平台技术部 - 高级架构师,擅长 SQL 引擎、分布式离线计算、资源调度、一体建设

    73630

    腾讯游戏广告流批一体实时建设实践

    在降本增效的大背景下,我们针对结合计算引擎Flink与数据技术Iceberg建设流批一体实时做了较多的探索和实践,已经具备可落地可复制的经验。...流批一体实时建设实践在具体展开之前,从结果导向出发,先明确下我们期望流批一体最后实现的效果是什么。从大的方面来说,大数据技术要回答的两个问题是:(1)海量数据如何存储?(2)海量数据如何计算?...,经过调研我们发现最近比较火热的数据技术Iceberg可以承担这个任务,并借在数中引入数据实现一体。...流批一体实时”。...Lambda架构,分别在存储层面用Iceberg实现流批一体,在计算层面用Flink实现流批一体最后,结合Flink SQL和Iceberg构建流批一体实时,并在实践中落地了全链路展望未来,我们会在以下方面持续优化和跟进

    1.6K41

    数据一体的好处

    在最近的一篇博客中,Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据的演变,以及使用开放数据的好处,尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。...其次,您可以订阅数据服务,例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据部署的特征,介绍 Cloudera 新的一体产品 CDP One 的优势。...SaaS 数据 软件即服务 (SaaS) 数据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数据一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品(亚马逊网络服务)。...数据一体的好处 运营可用于生产的数据可能具有挑战性。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。

    72820

    别说你懂一体

    一体发展轨迹来看,早期的一体,更多是一种处理思想,处理上将数据和数据仓库互相打通,现在的一体,虽然仍处于发展的初期阶段,但它已经不只是一个纯粹的技术概念,而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值...就技术维度和应用趋势来看,这个问题的答案几乎是肯定的,对于高速增长的企业来说,选择一体架构来替代传统的独立和独立,已经成为不可逆转的趋势。...一个具有说服力的例证是,现阶段,国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“一体技术方案,比如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion...03:现在是布局一体的好时机吗? 从市场发展走向来看,“一体”架构是基于技术发展进程的必经之路。...这也是“一体”的能力价值所在:随着数据结构的逐渐多样性,3D图纸、直播视频、会议视频、音频等数据资料越来越多,为深度挖掘数据价值,依托于领先的一体技术架构,百丽国际可先将海量的多模数据存储入

    58530

    金融信创一体数据平台架构实践

    技术上,这一阶段出现了流批一体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。...一体架构则解决了这些问题,它整合了数据和数据仓库的优势,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,并实现了数据在之间的高效调度和管理。...同时,我们并不追求从零开始研发大数据引擎,而是希望通过开源社区生态,共同参与构建新的大数据引擎技术,确保平台的开放性和兼容性。 在技术选型上,我们采用的是云原生一体的架构。...这种架构结合了云原生和一体技术优势,实现新一代云数据智能平台。...平台支持多种架构,包括离线数、实时数、流批一体以及一体架构,满足企业内部数工程师、数据分析工程师和数据管理人员的需求。

    26410

    数栈在一体上的探索与实践

    导读: 大数据技术的发展历程中,继数据仓库、数据之后,大数据平台的又一革新技术——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。...▫ 一体概念简述 ▫ 数栈的建设过程中有哪些痛点 ▫ 一体如何针对性解决这些问题 作者 / 土豆、小刀 编辑 / 向山 背景 随着进入21世纪第三个十年,大数据技术也从探索期、发展期逐渐迈向了普及期...在此背景下,融合了数据仓库与数据优点的新的架构模式"一体"被提了出来。...什么是一体 一言蔽之,“一体”是一种新的架构模式,它将数据仓库与数据的优势充分结合,其数据存储在数据低成本的存储架构之上,拥有数据数据格式的灵活性,又继承了数据仓库数据的治理能力。...数栈一体架构 基于上述所说,让我们一起来看看,我们通过 Flinkx 将数据入(Iceberg)、入仓(hive) 之后,数栈上一体的结构是如何实现的: 在引入Iceberg 之后我们不仅可以统一对接各种格式的数据存储

    48820

    7000字,详解一体架构!

    一体发展轨迹来看,早期的一体,更多是一种处理思想,处理上将数据和数据仓库互相打通,现在的一体,虽然仍处于发展的初期阶段,但它已经不只是一个纯粹的技术概念,而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值...随着当前大数据技术应用趋势,企业对单一的数据和数架构并不满意。...Lakehouse技术仍然在发展中,因此上面所述的这些特性也会被不断的修订和改进。 06 一体化有什么好处? 一体能发挥出数据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。...而数据则往往使用大数据文件系统和Spark在廉价的硬件上存储计算数据。一体架构的目标就是结合这些技术来最大力度降低成本。...潜在不兼容性带来的风险:数据分析仍是一门兴起的技术,新的工具和技术每年仍在不停地出现中。一些技术可能只和数据兼容,而另一些则又可能只和数据仓库兼容。一体的架构意味着为两方面做准备。

    3.8K30

    实时一体规模化实践:腾讯广告日志平台

    2.2 实时化改造 - 实时 在项目建设初期,我们选择了小时级入,没有急于上线实时入,主要基于下面几点考虑: A、基于分区设定,小时入可以做到幂等性,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的日志数...2.3 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:在数或者数据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。...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,入的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...项目收益 日志底座数 建设统一的日志底座,广告日志存储在数据 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。

    1.2K30

    实时一体规模化实践:腾讯广告日志平台

    2.2 实时化改造 – 实时 在项目建设初期,我们选择了小时级入,没有急于上线实时入,主要基于下面几点考虑: A、基于分区设定,小时入可以做到幂等性,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的日志数...2.3 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:在数或者数据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。...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,入的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...项目收益 日志底座数 建设统一的日志底座,广告日志存储在数据 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。

    95710

    实时一体在腾讯的实践落地丨DAMS峰会

    其中,腾讯实时团队负责人邵赛赛老师将分享《实时一体在腾讯的实践落地》,内容概要提前剧透: 实时一体在腾讯的实践落地 议题要点及收获: 一体技术可以为业务带来原先Hadoop数所无法提供的能力...本议题将分享以下内容: 主流数据技术(Iceberg、Hudi、Delta Lake)的能力和适用场景,以及如何在业务场景中使用一体技术代替原有组件; 腾讯内部的业务如何使用一体技术改造原有架构...,带来降本增效; 介绍腾讯在做的实时技术,将一体从准实时提升到实时的实践。...演讲时间:2023年3月31日 演讲地点:DAMS中国数据智能管理峰会-上海站(上海龙之梦大酒店) 演讲场次:大数据专场 邵赛赛 腾讯 实时团队负责人  讲师介绍: 腾讯大数据实时团队负责人...以上分享内容将会在2023 DAMS中国数据智能管理峰会-上海站完整呈现,更多关于数据治理、数据分析、数据资产管理、数据中台、实时数一体、存算分离、离在线混部、时序数据库、智能运维等互联网大厂及大型银行的实战经验

    40840

    尘锋信息基于 Apache Paimon 的流批一体实践

    摘要 尘锋信息基于 Apache Paimon 构建流批一体,主要分享: 整库入,TB 级数据近实时入 基于 Flink + Paimon 的数 批 ETL 建设 基于 Flink...尘锋有着强大的研发技术团队,企业内部有着浓厚的学习氛围,尤其是研发团队的技术学习氛围。早期为产研团队开设独有的【尘锋公开课与微课堂】学习体系,主要以技术分享,最佳实践研讨为主。...结合 Paimon ,我们Q1 落地的一体架构如下 03 整库入 实现步骤 Unisync采集平台 基于GO语言开发,自研Unisync 采集平台, 功能如下 1、支持 CDC 增量采集多业务数据库...入实践结论 性能 Paimon 基于 LSM tree ,对于流写的场景,Writer 算子实时接收CDC 流,达到一定阈值之后才Sink 写入磁盘,当执行checkpoint 时,Writer 算子和...08 总结 以上就是 Apache Paimon 在尘锋的批流一体实践分享的全部内容,感谢大家阅读到这里。

    3.7K42

    快手:从 Clickhouse 到 Apache Doris,实现分离向一体架构升级

    通过引入 Apache Doris 一体能力,替换了 Clickhouse ,升级为一体架构,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 的一体架构快手基于 Apache Doris 升级为一体分析平台,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(Hive/...接下来重点介绍整个一体架构中,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,使快手成功从分离架构升级到一体架构。...后续,快手将会进一步探索 Doris 在一体下的应用实践

    15310

    字节跳动基于 Apache Hudi 的一体方案及应用实践

    / 一体诉求 / 批流统一的一体存储需要满足更多的诉求,相匹配的就需要具备更强硬的核心能力,包括批式/流式读写能力与支持多种引擎的集成能力:批式读写提供不低于 Hive 表的吞吐,提供分区并发更新能力...我们针对以上需求,提出了更加高效的一体服务方案。接下来将从整体架构、数据分布、数据模型、数据读写以及 BTS 架构这 5 个方面,向大家介绍该方案的设计思路。...一体存储在不同场景下应用时展现出了不同的亮点,下面我们介绍三个经典场景:流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用,以及在这些应用案例中可达成的收益。...使用 Hudi 的一体表做改造之后,首先不再需要 ClickHouse 组件,且 Hudi 表的存储成本非常低,可以全量存储,最终通过 Presto 引擎对外提供查询能力。...通过将实时数中埋点 DWD 层数据的存储方式改成 Hudi 一体表,将表提供给离线数使用,此时收益体现在离线数的埋点 DWD 层数据不再需要额外投入计算和存储资源,此外,还能提升数据就绪时间。

    64730
    领券