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。...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...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？...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。
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。
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？
云计算允许按需配置基础设施和服务，但是您可以通过两种方式部署数据湖仓： 首先，您可以通过称为平台即服务 (PaaS) 的方式在您的云帐户中构建和配置数据湖仓。...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。
数据湖仓一体越来越受欢迎，因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台，并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。...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。
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？...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...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。
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...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。...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。
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。...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。...产品间的组合输出也提供了更多可能性，例如： CyberEngine + CyberData：构建大数据底座+一站式 DataOps 平台的组合能力，例如：云原生湖仓一体平台。...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 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。...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。...鉴于数据湖仓一体空间的实际技术进步来自 3 个开源社区，并且在整个行业中分布不均匀，因此将“支持”的含义内化非常重要。多年来，Hudi一直得到大约五家公共云提供商的支持和良好集成。...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。
新版本中，StarRocks 将影响性能表现的技术要素全部从存算一体架构引入到了存算分离架构，并针对云原生环境里的易用性、稳定性进行了一系列的优化。...在 3.0 版本中，StarRocks 构建了统一的存算分离平台 StarOS，将存储与计算解耦，从根本上突破了原有架构的局限性。...StarRocks3.0 一经发布，就引发了全行业的关注，其支撑的低成本、高弹性的云原生 OLAP 方案也在短时间内就吸引了众多用户尝鲜使用，现在更已深度融入到各种分析运维场景之中。...StarRocks 全面拥抱云原生 在从一体架构向分离架构的迁移中，涉及到极其繁杂的架构改造工作。...新增支持了 Elasticsearch catalog、Paimon catalog，并增强了 Trino 语法兼容性，强化了与 Iceberg Catalog 的连通性，这些都使得 StarRocks 在云原生环境下的数据运维变得更加方便
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
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
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！ 04 什么是湖仓一体化？...这些企业其实天生就长在云上，甚至一开始选的大数据架构就已经是云数仓的架构，这类企业基于现有的架构向前演进相对比较简单。...只要尽量使用云基础设施，开通几个云服务就能形成一套湖仓一体架构了，这是一个简单直接且相对单一化的路径。 那成本主要来自哪里？...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。
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。
要在竞争激烈的湖仓一体市场取得成功，厂商应当重点关注云原生、湖仓融合、Data Fabric、DataOps等能力的构建，以上能力将构成湖仓一体平台软件的技术壁垒。...3）湖仓融合行业团体标准初步确立，市场定义和实践路径逐渐形成共识，加速湖仓融合商业化进程中国信息通信研究院已于2022年9月组织完成《云原生湖仓一体数据平台技术要求》主体内容研制工作，明确湖仓一体的的五大能力域...2.3 湖仓一体平台软件厂商能力要求信通院《云原生湖仓一体数据平台技术要求》认为，云原生湖仓一体平台能力划分为湖仓数据集成、湖仓存储、湖仓计算、湖仓数据治理以及湖仓其他能力等五大能力域，具备存算分离、存储分级...星环科技湖仓一体产品大数据基础平台TDH具有云原生、多模态异构存储、1湖N仓多租户体系、自主可控等特点，星环科技凭其高度独立自主的特性，在信创领域如金融、政务积累丰富客户。...03 对湖仓一体厂商的建议3.1 重点关注云原生、DataOps和Data Fabric与湖仓一体平台的融合3.1.1 云原生技术能够极大释放湖仓一体平台的价值云原生是一套全新的IT技术体系，包括容器、
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