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综合排序丨最热优先丨最新优先

，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，一致管理，这里可能没有限制云原生：它更多是想表达的服务的ServerLess化，比如引擎本身实现了弹性伸缩，多租户，存储本身实现了按量计费，更多是在云厂商来体现。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

2024-11-26

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腾讯云数据仓库 TCHouse-D

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湖仓一体详解

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？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。 2.湖仓一体化为什么诞生？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。

2022-03-31

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云原生湖仓一体演进：大模型多模态数据底座的重构路径

专家背书：徐潇 | 腾讯云数据湖技术专家，Apache Gravitino PMC 一、破除AI场景数据读写与管理瓶颈在AI与大模型时代，企业传统数据架构在对接机器学习与模型训练时面临严重的业务瓶颈与计算损耗二、构建桥接数据与AI的统一向量湖针对上述架构冲突，通过扩展Lakehouse（湖仓一体）架构，将向量数据作为连接Data与AI的实体桥梁，构建统一向量湖（Vector Lake）。引入Lance原生多模态格式：原生支持文本、图像、音视频等多模态数据，内置多种索引格式以支持低延时随机访问，并专门针对AI数据集优化元数据布局，从根本上减少元数据开销。五、引领湖仓架构向大模型底座演进腾讯云通过深度参与和主导开源社区（如 Apache Gravitino PMC 席位），确立了在云原生湖仓一体向大模型数据底座演进过程中的技术确定性。面对AI时代多模态数据的多样性、PB级规模与高价值提取需求，腾讯云主导的统一向量湖架构，成功将数据与AI的连接路径标准化。

2026-04-27

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数据湖与湖仓一体架构实践

解决数据湖挑战的方法是lakehouse，它通过在上面添加事务存储层来解决数据湖的挑战。一个lakehouse，使用类似于数据仓库的数据结构和数据管理功能，但直接在云数据湖上运行。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. 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。

大数据学习与分享

2022-12-12

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湖仓一体：基于Iceberg的湖仓一体架构在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。 SQL，他们基于兼容Spark API的闭源Photon内核和DeltaLake存储格式以及S3对象存储的湖仓一体架构，宣称在TPC-DS Benchmark上性能超过专门的云数据仓库SnowFlake 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？

2024-03-29

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安全云数据湖仓一体的 10 个关键

将这个生态系统迁移到云端对于那些规避风险的人来说可能会感到不知所措，但云数据湖仓一体安全多年来已经发展到可以更安全、正确完成并提供比本地部署显着优势和好处的地步数据湖仓一体部署。将此概念应用于云时，您的目标是将云平台功能严格限制为它们的预期功能。数据湖仓一体角色应仅限于管理和管理数据湖仓一体平台，仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富的安全管理员。云平台加固从唯一的云帐户开始隔离和强化您的云数据湖仓一体平台。限制平台功能以限制允许管理员管理和管理数据湖仓一体平台的功能，仅此而已。云平台上逻辑数据分离的最有效模型是为您的部署使用唯一帐户。结论：全面的数据湖仓一体安全至关重要云数据湖仓一体是一个复杂的分析环境，超越了存储，需要专业知识、规划和纪律才能有效保护。归根结底，企业对自己的数据负有责任和义务，应该考虑如何将云数据湖仓一体转变为运行在公有云上的“私有数据湖仓一体”。此处提供的指南旨在将云提供商基础架构的安全范围扩展到包括企业数据。

大数据杂货铺

2022-12-02

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Web 应用防火墙

湖仓一体，技术“缝合怪”？

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？在国内市场，湖仓一体服务商大致可以分为5类：云厂商：云厂商以阿里云、腾讯云、百度云、华为云、火山引擎等；数据库厂商：镜舟科技、达梦数据、人大金仓等；大数据基础软件厂商：星环科技为典型代表；数据仓库厂商当然，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。同时，云计算的广泛应用将促进湖仓一体化方案在云原生和多云环境中的适应性，增强其灵活性和扩展性。此外，用户友好性和无缝集成，将成为湖仓一体化解决方案的关键特征。

2023-12-01

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别说你懂湖仓一体

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 02：为什么说湖仓一体是未来？回归开篇的核心问题：湖仓一体凭什么能代表未来？关于这个问题，我们其实可以换一个问法，即在数据智能时代，湖仓一体会不会成为企业构建大数据栈的必选项？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

2022-03-18

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数据湖仓一体的好处

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）。在幕后，该服务执行广泛的云基准测试，确保您始终获得最佳性价比。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。

大数据杂货铺

2022-12-02

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传统大数据 Hadoop 和云原生湖仓 Databend 对比

本文将对比传统大数据架构与新一代云原生湖仓 Databend，通过对比它们在实时与离线架构中的区别，感受 Databend 的优势。 Databend 基本性能测试某省级大数据交易集团从传统大数据湖仓方案到 Databend 转型大数据交易所原来使用传统大数据 Hadoop( HDFS, Hive, Hbase ) , Spark 从传统大数据到 Databend 后的收益基于 Databend 构建的湖建的湖仓方案，实现了 Databend 统一 SQL 入口，实现了：实现一份数据多业务集群同时访问，隔离计算的同时减少数据搬家利用 Databend 同一业务多集群架构实现湖仓平台直接对外服务，从根本上解决数据搬家借助于 Databend 云原生及存储分离的理念实现对资源的更加有效的管控，精细扩容及管理。基于 Databend 架构实现湖仓一体化，大大简化数据接入及使用，原来的周级任务排布到现在的基本 30 分钟左右可以实现一个业务的上线及对外服务。

2025-11-14

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