腾讯数据湖 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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腾讯数据湖的元数据治理实践

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【数据湖】塑造湖：数据湖框架

大数据和数据湖的风险和挑战大数据带来的挑战如下：容量——庞大的数据量是否变得难以管理？多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？同时管理所有四个是挑战的开始。很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。...框架我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。...文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构：原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。

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腾讯云数据湖计算DLC技术指南：构建高效数据湖分析架构

摘要本技术指南旨在帮助用户理解腾讯云数据湖计算DLC（Data Lake Computing）的核心价值，并提供实施操作指南。...我们将解析数据湖分析的关键挑战，并通过步骤化的流程，展示如何利用腾讯云产品特性来解决这些挑战。最后，我们将通过对比表格和场景化案例，展示腾讯云方案的量化优势。...技术解析核心价值与典型场景腾讯云数据湖计算DLC是一种帮助客户快速构建云端数据湖分析架构的服务，它支持多元化分析场景，减少开发运维成本，并大幅提升数据敏捷度，助力企业数字化决策。...操作指南构建云端数据湖多数据源支持原理说明：腾讯云DLC支持构建多种数据通道，通过统一的数据视图进行计算分析，消除数据孤岛。...通过本技术指南，用户可以深入了解腾讯云数据湖计算DLC的技术优势，并掌握实施流程。腾讯云DLC通过其高性能、成本优化和开放云生态的特性，为用户提供了一个强大的数据湖分析解决方案。

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腾讯云DLC数据湖数据迁移技术指南

摘要本文旨在为技术架构师和数据工程师提供一个关于如何使用腾讯云DLC（数据湖计算）进行数据湖数据迁移的详细技术指南。...技术解析核心价值与典型场景腾讯云DLC（数据湖计算）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它允许用户简单快速地开始云端数据联合分析。...典型场景构建云端数据湖：适用于企业数据规模快速增长，包含结构化和非结构化数据的场景。温冷数据灵活分析：适用于业务发展中数据访问热度变化，需要优化数据湖分析成本的场景。...操作示例：使用腾讯云DLC的数据迁移工具，制定迁移计划，并执行数据迁移。步骤3：数据湖架构设计原理说明：设计数据湖架构，实现存算分离，优化资源使用。...客户实践：某大型电商企业通过腾讯云DLC进行数据湖数据迁移，实现数据成本降低40%，数据分析效率提升50%。结语腾讯云DLC提供了一个高效、灵活且成本优化的数据湖数据迁移方案。

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腾讯云原生智能数据湖发布会将开，首次透露腾讯云数据湖产品全景矩阵

其中腾讯云，已经构建了完善的数据湖技术与产品矩阵，围绕数据湖存储、数据湖分析、数据湖 AI，数据湖算力调度覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案，帮助企业高效构建云端数据湖架构。...5月13日下午，腾讯云将在北京举办“云原生智能数据湖”媒体发布会。 1565881658.jpg 会上，腾讯云将首次对外展示完整数据湖产品矩阵以及发布数据湖系列新品，助力企业数据资源的高效共享。...目前，腾讯云数据湖体系已服务众多内外部客户，算力弹性资源池达 500万核，存储数据超过100PB，日采集数据量超500TB，每日分析任务数达1500万，每日实时计算次数超过万亿，能支持上亿维度的数据训练...腾讯新闻拥有千亿级的文章数量，每篇文章各环节数据维度达到几百个，多维度的数据主题导致各个业务环节的数据量线性膨胀，这给数据分析带了极大的挑战。...基于腾讯云原生数据湖技术架构，在数据采集、数据存储、数据分析的全数据链条上提供了高可靠高可用的弹性数据能力。

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数据湖（一）：数据湖概念

数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。这是两种截然不同的数据处理方法。...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片

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腾讯数据湖实践 | IceBerg在腾讯的优化和实践

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腾讯安全发布云原生安全数据湖

9 月 20 日，腾讯安全发布全新一代云原生安全数据湖，专注海量日志数据分析，助力企业构建一体化云原生数据湖平台，迈向主动安全。...两年前，腾讯安全在服务客户过程中发现，客户普遍反应遇到日志存储成本攀升、查询效率低下的问题，因此腾讯安全大数据实验室基于多年的大数据分析处理能力，前后花费两年时间自主研发了一款面向云原生的安全数据湖产品...腾讯云原生安全数据湖是基于云原生的自研数据分析平台，利用日志数据无需修改、大量字段重复、有时间戳等特性进行了几大创新：架构领先：MPP 架构，采用 Rust 语言开发，针对日志及安全场景进行专项优化...此外，腾讯云原生安全数据湖支持泛安全数据接入、加工、存储、分析、告警、可视化等服务，还具备“插件化”应用开发能力，企业用户可根据需求定制上层应用，并通过平台 +APP+ 合作伙伴构建完整的日志应用生态体系...目前，该数据湖已经集成在腾讯安全 SOC+ 产品下，为企业安全运营管理提供基座。未来，腾讯安全还会对外提供独立产品，助力企业构建云原生数据湖平台。

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腾讯云数据湖专题直播蓄势待发

您想与大咖面对面畅聊数据湖吗？您想高效使用数据湖吗？来云加社区腾讯云大咖为您解答。腾讯云数据湖专题直播马上就要开播啦！腾讯云数据湖专题直播马上就要开播啦！...腾讯云大咖讲师与您相约云加社区直播间，赶快拿起手机报名吧！更有诸多精美礼品公仔、抱枕、毛绒按摩器等您来领取！...雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目，是一个围绕湖存储技术领域，基于存储加速服务，覆盖了前沿趋势，时事热点，用户案例，大咖分享，开发者成长路径等内容的直播交流平台。...雁栖学堂是数据湖系列的专项直播将于8月24日19:00正式开播，本期是湖存储专题的第一期，属于数据湖的入门篇。数据湖专题直播一共有九期，我们相约云加社区，不见不散 !...雁栖学堂是数据湖系列的专项直播具体排期如下：取精美礼品一份（公仔，抱枕，毛绒按摩器），直播中还有互动抽奖环节哦，期待您的加入！

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腾讯云数据湖专题直播蓄势待发

您想与大咖面对面畅聊数据湖吗？您想高效使用数据湖吗？来云加社区腾讯云大咖为您解答。腾讯云数据湖专题直播马上就要开播啦！腾讯云数据湖专题直播马上就要开播啦！...腾讯云大咖讲师与您相约云加社区直播间，赶快拿起手机报名吧！更有诸多精美礼品公仔、抱枕、毛绒按摩器等您来领取！...雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目，是一个围绕湖存储技术领域，基于存储加速服务，覆盖了前沿趋势，时事热点，用户案例，大咖分享，开发者成长路径等内容的直播交流平台。...雁栖学堂是数据湖系列的专项直播将于8月24日19:00正式开播，本期是湖存储专题的第一期，属于数据湖的入门篇。数据湖专题直播一共有九期，我们相约云加社区，不见不散 !...雁栖学堂是数据湖系列的专项直播具体排期如下：报名就有机会领取精美礼品一份（公仔，抱枕，毛绒按摩器），直播中还有互动抽奖环节哦，期待您的加入！ — END —

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数据湖

架构比略差下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义数据湖其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。...数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符，并对其进行标记，以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。数据仓库数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。

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附66页PPT|腾讯数据湖技术分享专场

最新中台架构PPT,一起欣赏6位互联网大佬的架构图

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腾讯云数据湖存储荣获【技术卓越奖】

评审团通过对技术深度、影响力、可持续性、市场应用等多维度筛选，腾讯云数据湖存储荣获2024年度 IT168 技术卓越奖。...IT168 点评：腾讯云数据湖存储采用了分布式集群架构，具备高性能、低延迟、大吞吐等特性，能够为上层计算应用提供统一的命名空间和访问协议，方便用户在不同的存储系统管理和流转数据。...技术卓越奖：腾讯云数据湖存储腾讯云数据湖存储技术通过在对象存储 COS 上搭建一个分布式高性能文件系统——数据湖加速器 GooseFS，实现了存储计算分离架构下，对象存储 COS 的加速访问。...相比原生对象存储吞吐量提升8~10倍，同时降低90%的存储带宽消耗，满足了数据湖场景中对海量数据高性能、低延迟、大吞吐的要求。...腾讯云数据湖存储能够加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能，适用于基因计算、自动加速等业务场景。

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腾讯云DLC数据湖计算社区生态技术指南

摘要：本文旨在解析腾讯云数据湖计算（DLC）的核心价值、挑战和操作指南。通过结合腾讯云的社区生态，本文将展示如何利用DLC实现数据湖分析的高效构建和灵活应用，同时探讨其性能优化和成本效益。...技术解析核心价值与典型场景腾讯云数据湖计算（DLC）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它支持多种数据源和格式，帮助企业快速构建云端数据湖分析架构。...典型场景包括构建云端数据湖、温冷数据灵活分析和数据湖AI。挑战性能瓶颈：在数据量激增时，传统的数据湖架构可能面临性能瓶颈。安全风险：数据湖中包含大量敏感数据，需要确保数据的安全和合规性。...操作指南实施流程构建数据湖架构原理说明：数据湖架构的核心在于存算分离，计算资源可以根据需要动态扩展，而数据存储则独立于计算资源。...通过本文的技术指南，我们可以看到腾讯云DLC在数据湖计算领域的强大能力和社区生态的支持，为企业提供了一个高效、灵活且成本效益的解决方案。

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腾讯云DLC(数据湖计算)重磅支持Apache Hudi

腾讯云数据湖计算 DLC（Data Lake Compute，DLC）提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。...数据湖计算 DLC 通过类 SaaS 化的服务设计，为客户提供云原生企业级敏捷智能数据湖解决方案，具备以下特点： • 依托腾讯云大数据内核技术增强能力，为企业提供稳定、安全、高性能的计算资源。...• 使用标准 SQL 语法即可完成数据处理、多源数据联合计算等数据工作，有效降低用户数据分析服务搭建成本及使用成本，提高企业数据敏捷度。...Apache Hudi 是新一代流式数据湖平台，其最主要的特点是支持记录（Record）级别的插入更新（Upsert）和删除，同时还支持增量查询。...应用场景近实时数据入湖 Apache Hudi 支持插入、更新和删除数据的能力。相比其他传统的文件格式，Hudi 优化了数据写入过程中产生的小文件问题。

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腾讯云数据湖计算DLC数据加密和脱敏技术指南

摘要本文旨在提供一份关于腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，简称DLC）的数据加密和脱敏技术指南，包括技术解析、操作指南以及增强方案的对比。...通过本文，读者将了解如何在腾讯云DLC中实现数据的安全保护，提升数据的安全性和合规性。...技术解析核心价值与典型场景腾讯云数据湖计算DLC是一款敏捷高效的数据湖分析服务，它支持在云端进行数据联合分析，帮助企业快速构建云端数据湖分析架构。...一个具体案例是某金融机构使用DLC进行数据湖分析，通过集成KMS实现了数据的自动加密，确保了客户数据的安全性，同时通过弹性伸缩功能，有效控制了成本。...结论腾讯云数据湖计算DLC提供了强大的数据加密和脱敏功能，帮助企业在云端安全地处理和分析数据。通过遵循本指南，企业可以有效地提升数据安全性，同时优化性能和成本。

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确保腾讯云DLC数据湖安全的数据保护技术指南

摘要本文旨在为使用腾讯云数据湖计算（DLC）的客户提供一个全面的技术指南，以确保数据湖中数据的安全性。我们将分析数据安全性的核心价值和挑战，提供操作步骤，并对比通用方案与腾讯云方案的优势。...技术解析核心价值与典型场景腾讯云数据湖计算（DLC）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它允许用户简单快速地开始云端数据联合分析。...操作示例：通过腾讯云控制台启用DLC的数据加密功能，选择加密密钥管理服务（KMS）提供的密钥。步骤2：访问控制原理说明：利用腾讯云的身份和访问管理（IAM）服务，精确控制对数据湖的访问权限。...内置合规检查工具成本效益高运维成本存算分离架构，成本最优场景化案例某金融公司在使用腾讯云DLC构建数据湖时，通过腾讯云KMS实现数据加密，确保了金融数据的安全性。...结语通过遵循本技术指南，企业可以确保在腾讯云DLC中构建的数据湖的数据安全性，同时利用腾讯云产品的特性提升数据处理效率和降低成本。如需进一步的技术咨询，请联系腾讯云的销售和技术支持团队。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

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...，云分析解决方案可以分为两类：数据湖和数据仓库。...数据湖：去中心化带来的自由数据湖范式的核心原则是责任分散。借助大量工具，任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据：青铜、白银和黄金。...集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。结论：数据湖和数据仓库在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。...原则上，您可以纯粹在数据湖或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。我见过大量基于数据湖工具的功能齐全的平台。在这些情况下，可以使用特定于用例的数据库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。

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从数据湖到元数据湖——TBDS新一代元数据湖管理

所以在Data+AI 时代，面对AI非结构化数据和大数据的融合，以及更复杂跨源数据治理能力的诉求，TBDS开发了第三阶段的全新一代统一元数据湖系统。...02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。...统一接入服务对外提供开放标准的API接口给用户或引擎对元数据湖的各种操作，提供JDBC、REST API和Thrift协议三种方式访问元数据。...特别在大数据结构化数据更好实现了湖仓元数据的统一和联动。 03、统一元数据权限在Hadoop体系的优化我们通过统一元数据系统的统一权限插件完成了不同数据源权限的管理。...并且在数据湖、AI场景实现元数据统一管理和自动化数据治理，在保证数据智能高效访问的同时还提供基于Ranger深度开发优化的统一权限安全能力，让数据更可感、可控、易用。

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漫谈“数据湖”

而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。二、数据湖特点数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据海量原始数据集中存储，无需加工。...3）延迟绑定数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。三、数据湖优缺点任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。优点包括：数据湖中的数据最接近原生的。...这也主要是因为数据过于原始带来的问题。四、数据湖与关联概念 4.1 数据湖 vs 数据仓库数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。...平台化的数据湖架构能否驱动企业业务发展，数据治理至关重要。这也是对数据湖建设的最大挑战之一。...4.6 数据湖 vs 数据安全数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。

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