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？...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。...随着数据的角色在企业决策中变得日益重要，湖仓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，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。...随着技术的持续进步，这些解决方案将提供更直观的用户界面和更流畅的工作流程，以优化用户体验和提高工作效率；随着相关法规的日益严格，加强数据保护和合规性将成为技术创新的重要驱动力；实时数据处理和分析的能力也将得到进一步提升
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。...最具代表的产品就是 AWS S3,腾讯云COS ... 6 Why湖仓一体 问题： 能力不对等：不同引擎的使用场景、功能支持、性能特点、优化策略、最佳实践..不同； 选型困难：多个引擎意味着技术选型存在多样性...view,进行冷热数据的聚合；达到数据的一个统一视图，即仓上挂湖,冷热分层； 4 从真正意识上的湖仓一体，那就是云原生了： One Data：同时支持离线处理和在线分离，解决数据的一致性和实效性；即数据可以不开源
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？...随着当前大数据技术应用趋势，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。...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。...而数据湖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。湖仓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湖兼容，而另一些则又可能只和数据仓库兼容。湖仓一体的架构意味着为两方面做准备。
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....数据准实时入湖： Flink 和 Iceberg 在数据入湖方面集成度最高，Flink 社区主动拥抱数据湖技术。...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。
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。...常见的是两条技术路线：一条是从分布式数仓向湖仓一体演进，在分布式数仓中支持CSV、JSON、ORC、PARQUET等开放存储格式，将数据的处理流程从ETL转换为ELT，数据注入到分布式数仓后，在分布式数仓中进行业务数仓的建模工作...在开源社区领域，Iceberg、Hudi、DeltaLake等项目的出现也为在SQL on Hadoop的数据湖技术方案上实现湖仓一体提供了基础的技术储备。...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。...总结 相比于传统的SQL on Hadoop技术栈，基于Iceberg的湖仓一体架构，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仓的分析效率，兼顾了湖的灵活性和仓的高效性，从我们落地实践的经验看
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)。...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。...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。
就湖仓一体发展轨迹来看，早期的湖仓一体，更多是一种处理思想，处理上将数据湖和数据仓库互相打通，现在的湖仓一体，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，选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖，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“湖仓一体”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：现在是布局湖仓一体的好时机吗？ 从市场发展走向来看，“湖仓一体”架构是基于技术发展进程的必经之路。...这也是“湖仓一体”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，依托于领先的湖仓一体技术架构，百丽国际可先将海量的多模数据存储入湖，
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...除此之外，还有hudi的相关列。...：控制Hudi负载相关指标配置。...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
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。...、Kyuubi 技术栈快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris，实现湖仓分离向湖仓一体架构升级网易游戏如何基于 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构
就湖仓一体发展轨迹来看，早期的湖仓一体，更多是一种处理思想，处理上将数据湖和数据仓库互相打通，现在的湖仓一体，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，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。...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 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。...而数据湖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。湖仓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湖兼容，而另一些则又可能只和数据仓库兼容。湖仓一体的架构意味着为两方面做准备。
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。...所以使用LLVM代码生成技术进行动态即时编译以及SIMD向量化，提升数据处理性能。首先表达式编译器将抽象语法树转换为中间字节码；然后执行时JIT编译器将其进一步转换成最终的机器码。...这些技术使得处理器能够同时处理多个数据，从而大大提高了程序的执行效率。在 Gandiva 中，LLVM IR（中间表示）被转换为可执行代码的序列，这些代码可以由 SIMD 指令集执行。...一个有效的ExecPlan至少有一个source，但从技术上将，它不需要有一个sink节点。ExecPlan包含有所有节点共享的资源，有公共函数控制节点的启动和停止执行。...ExecPlan和ExecNode都和单个执行的生命周期相关联。 Declaration描述一个执行计划。
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...《湖仓一体技术与产业研究报告（2023）》于2023年3月正式启动编制工作。...《湖仓一体技术与产业研究报告（2023）》聚焦于湖仓一体技术，详细梳理了数据平台发展历程、湖仓一体实践路径，研究分析了湖仓一体产业现状，并对湖仓一体未来发展进行了展望与研判。...《湖仓一体技术与产业研究报告》目录如下： 一、湖仓一体是数据平台发展的重要趋势 （一） 数据平台的发展历程 （二） 数据湖、数据仓库优劣势 （三） 湖+仓混合业务架构存在四大痛点 （四） 湖仓一体技术应运而生...《湖仓一体技术与产业研究报告》将于2023大数据产业发展大会正式发布，敬请期待！
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。
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...• 三是提升企业级数据分析整合能力，湖仓一体实时数仓打破了数据湖与数据仓库割裂的体系，将数据湖的灵活性、数据多样性以及丰富的生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合。...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...未来展望 湖仓一体实时数仓将数据湖的灵活性、数据多样性、丰富生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合，对实时数据模型建设具有重要价值。
二、 什么是数据湖 近几年数据湖的概念非常火热，但是数据湖的定义并不统一，我们先看下数据湖的相关定义。...所以我们提出下一代的大数据技术演进方向：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。...针对第五章提出的湖仓一体的三个关键问题，MaxCompute实现了以下4个关键技术点。...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
数据湖仓一体的诞生是随着云仓库提供商开始添加通常与湖相关的功能而产生的，正如 Redshift Spectrum 和 Delta Lake 等平台中所见。...易于数据版本控制、治理和安全性：数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性，从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点 湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。...点击图片可查看完整电子表格 "湖仓一体与数据仓库与数据湖"仍然是一个持续的话题。选择哪种大数据存储架构最终取决于您正在处理的数据类型、数据源以及利益相关者将如何使用数据。...尽管数据湖仓一体结合了数据仓库和数据湖的所有优点，但我们不建议您为了数据湖仓一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求？ 从头开始构建湖仓一体可能很复杂。...然而，他们在设置、维护和技术人员方面可能仍然需要大量资源。 5.4 融合和最新产品创新 湖仓一体本身是一项相对较新的创新。
导读：浙江霖梓早期使用 CDH 产品套件搭建了大数据系统，面临业务逻辑冗余、查询效率低下等问题，基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构，并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践，打造了...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...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
除了技术差异之外，定价和向开源的转变在组织采用计算引擎的过程中起着至关重要的作用。 例如沃尔玛在 Apache Hudi 上构建了他们的湖仓一体，确保他们可以通过以开源格式存储数据来轻松利用新技术。...他们使用通用数据湖仓一体架构，使数据使用者能够使用各种技术（包括 Hive 和 Spark、Presto 和 Trino、BigQuery 和 Flink）查询湖仓一体。...为工作负载选择合适的技术 虽然通用数据湖仓一体架构非常有前途，但一些关键技术选择对于在实践中实现其优势至关重要。 当务之急是尽快在银层提供摄取的数据，因为任何延迟现在都会阻碍多个用例。...为了实现数据新鲜度和效率的最佳组合，组织应选择非常适合流式处理和增量处理的数据湖仓一体技术。...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。
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