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云原生湖仓一体平台

云原生湖仓一体平台是一个基于云计算技术的、集数据湖、数据仓库和数据分析为一体的解决方案。它可以帮助企业实现数据的高效存储、分析和管理,以满足各种业务需求。

云原生湖仓一体平台的核心优势在于其基于云计算技术,可以带来弹性、可扩展性和成本效益等优势。同时,它还可以提供高可用性、安全性和稳定性,以确保数据的安全和可靠性。

云原生湖仓一体平台的应用场景非常广泛,包括互联网、金融、电信、制造业、医疗等各个行业。它可以帮助企业实现数据的实时处理和分析,以提高业务效率和决策能力。

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这些产品都是基于云计算技术的,可以帮助企业实现数据的高效存储、分析和管理,以满足各种业务需求。

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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?...那么接下来我们就来了解一下一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据?...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的灵活性和数据仓库的成长性,将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本?那么一体化就是答案! 3.一体化是什么?...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。

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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、一体平台应用实践案例...、最后提出了一体平台未来发展趋势,推荐给大家阅读。

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数据一体架构实践

解决数据挑战的方法是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,但直接在数据湖上运行。...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....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

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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。...SQL,他们基于兼容Spark API的闭源Photon内核和DeltaLake存储格式以及S3对象存储的一体架构,宣称在TPC-DS Benchmark上性能超过专门的数据仓库SnowFlake...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...我们基于Iceberg构建了我们的一体架构,在具体介绍B站的一体架构之前,我觉得有必要先讨论清楚两个问题,为什么Iceberg可以构建湖一体架构,以及我们为什么选择Iceberg?

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数据一体的好处

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: 首先,您可以通过称为平台即服务 (PaaS) 的方式在您的帐户中构建和配置数据。...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。...PaaS 数据 平台即服务 (PaaS) 数据是在您的帐户中配置的数据的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共是 PaaS 数据的一个示例。...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)。...在幕后,该服务执行广泛的基准测试,确保您始终获得最佳性价比。 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计算成本。

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安全数据一体的 10 个关键

数据一体越来越受欢迎,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。...将此概念应用于时,您的目标是将平台功能严格限制为它们的预期功能。数据一体角色应仅限于管理和管理数据一体平台,仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富的安全管理员。...平台加固 从唯一的帐户开始隔离和强化您的数据一体平台。限制平台功能以限制允许管理员管理和管理数据一体平台的功能,仅此而已。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:全面的数据一体安全至关重要 数据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,应该考虑如何将数据一体转变为运行在公有上的“私有数据一体”。此处提供的指南旨在将提供商基础架构的安全范围扩展到包括企业数据。

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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?...在国内市场,一体服务商大致可以分为5类: 厂商:厂商以阿里、腾讯、百度、华为、火山引擎等; 数据库厂商:镜舟科技、达梦数据、人大金等; 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,希望平台建立在上,选择阿里厂商是不错的选择;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和数据仓库操作的统一架构,是实现一体化的关键。...同时,计算的广泛应用将促进一体化方案在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,将成为一体化解决方案的关键特征。

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别说你懂一体

为此,这篇文章我们将主要分析: 1、数据、数据一体究竟是什么? 2、架构演进,为什么说一体代表了未来? 3、现在是布局一体的好时机吗?...01:数据+数据一体一体出现之前,数据仓库和数据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,国内外各大厂商均陆续推出了自己的“一体”技术方案,比如亚马逊科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为的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,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。

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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原生与大数据的结合。...这种架构结合了原生一体的技术优势,实现新一代数据智能平台。...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。...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:原生一体平台。...在上输出一体平台, CyberEngine + CyberData + CyberAI:提供一站式的大数据 AI 底座、DataOps 平台和 MLOps 平台组合,输出原生弹性一体平台,满足客户的多样化应用场景

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性能追平存算一体!StarRocks 3.1 重磅发布,真正的原生来了

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 在原生环境下的数据运维变得更加方便

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7000字,详解一体架构!

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的灵活性和数据仓库的成长性,将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本?那么一体化就是答案! 04 什么是一体化?...这些企业其实天生就长在上,甚至一开始选的大数据架构就已经是的架构,这类企业基于现有的架构向前演进相对比较简单。...只要尽量使用基础设施,开通几个服务就能形成一套一体架构了,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?...现在是采用一体的好时机吗? Q:现在大多数企业都还没有用到一体的新架构,他们要么选择了数据方案,要么选择了数方案。一体作为一个新兴架构,很多企业目前还在早期探索阶段。

3.2K30

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。

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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。

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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...• 二是降低企业成本,一体实时数提供统一流批数据底座,避免不同平台间数据移动,降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销,提升企业效率。...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...5.1 持续稳定的实时数据供给 实时数基于平台化实时集成能力,可以实现对丰富的实时流数据集成,降低各类实时应用实时数据集成建设成本;同时依托数据湖流批一体存储特性,以实现时间旅行等一些新特性,满足可靠性要求等场景

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2022年中国一体平台市场研究报告|爱分析报告

要在竞争激烈的一体市场取得成功,厂商应当重点关注原生融合、Data Fabric、DataOps等能力的构建,以上能力将构成一体平台软件的技术壁垒。...3)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《原生一体数据平台技术要求》主体内容研制工作,明确一体的的五大能力域...2.3 一体平台软件厂商能力要求信通院《原生一体数据平台技术要求》认为,原生一体平台能力划分为数据集成、存储、计算、数据治理以及其他能力等五大能力域,具备存算分离、存储分级...星环科技一体产品大数据基础平台TDH具有原生、多模态异构存储、1N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 对一体厂商的建议3.1 重点关注原生、DataOps和Data Fabric与一体平台的融合3.1.1 原生技术能够极大释放一体平台的价值原生是一套全新的IT技术体系,包括容器、

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基于一体构建数据中台架构

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。...一体,又被称为Lake House,其出发点是通过数据仓库和数据的打通和融合,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”数据可以流到里,甚至可以直接被数使用;而里的“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。...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。

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数据VS数据仓库?一体了解一下

本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设,将从历史的角度对数据和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,来阐述两者融合演进的新方向——一体,并就基于阿里MaxCompute...,系统负责自动caching/moving,系统可以根据自动的规则决定哪些数据放在数,哪些保留在数据,进而形成一体化 我们将在下一章详细介绍阿里一体方案如何解决这三个问题。...六、阿里一体方案 1. 整体架构 阿里MaxCompute在原有的数据仓库架构上,融合了开源数据上数据,最终实现了一体化的整体架构(图11)。...典型客户案例:新浪微博应用「一体」构建混合AI计算中台 案例背景 微博机器学习平台团队,主要做社交媒体领域里的推荐主要做社交媒体领域里的推荐/排序、文本/图像分类、反垃圾/反作弊等技术。...解决方案 为了解决上述的痛点问题,阿里产品团队和微博机器学习平台团队联合共建湖一体新技术,打通了阿里巴巴MaxCompute和EMR Hadoop数据,构建了一个跨湖和的AI计算中台。

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