2023 年 9 月 26 日，腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。...在活动中，腾讯的大数据团队分享了在湖仓一体方面的先进经验，包括如何搭建湖仓融合架构，湖仓分析在腾讯视频业务场景中的应用以及腾讯游戏如何从 Lambda 架构逐步演进至湖仓一体架构的技术进程。...4个横向是指软硬一体、资源一体、存储缓存一体和计算一体，这有助于构建更简单和优雅的数据架构。3个纵向是指通过实时湖仓、虚拟引擎和智能平台来实现大数据的全面自适应和自动化。...，构建高效、易用、简单的湖仓架构以提升数据价值。...戳我看完整视频 如果你对如何构建新一代湖仓感兴趣 欢迎关注腾讯大数据，加入用户交流群
在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。...在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。...我们希望能够查询最新的数据集，并将数据放入数据湖中（例如Amazon s3[3]和Hive metastore[4]中的数据），以确保数据最终位置的正确性。...采用这种架构后，我们在数据湖中获得了最新、被完全监控的生产数据库副本。 基本思路是只要数据库中发生变更（创建/更新/删除），就会提取数据库日志并将其发送至Apache Kafka[5]。...使用数据湖最大的挑战之一是更新现有数据集中的数据。在经典的基于文件的数据湖体系结构中，当我们要更新一行时，必须读取整个最新数据集并将其重写。
介绍 一开始，规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。...构建数据湖没有明确的指南，每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。...在之前的博客中，我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性，但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导，涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖...此区域不能替代开发或测试数据湖，在典型的软件开发生命周期之后，更严格的开发活动仍然需要它。...如果需要提取或分析原始数据，这些过程可以针对此中间层而不是原始层更有效地运行。 使用生命周期管理归档原始数据以降低长期存储成本，而无需删除数据。 结论 没有一种万能的方法来设计和构建数据湖。
我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。...近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。...hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。....Linkis引入Hudi之后的一些优点和应用介绍 • 实时ETL 将hudi引入到Linkis之后，我们可以直接通过streamis编写实时ETL任务，将业务表近实时地落到hudi，用户看到的最新的数据将是分钟级别的最新数据...，而不是t-1或者几小时前的数据。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...这些是世界上一些最大的流式数据湖[6]。Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。...活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13]，可实现更快的数据湖。...增量查询对于 Hudi 来说非常重要，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。...推荐阅读 基于Apache Hudi + Linkis构建数据湖实践 万字长文：基于Apache Hudi + Flink多流拼接(大宽表)最佳实践 字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践
通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。...对数据湖的需求 在 NoBrokercom[1]，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-SQL 数据库中。这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整。...它的一个组成部分是构建针对分析优化的数据存储层。Parquet 和 ORC 数据格式提供此功能，但它们缺少更新和删除功能。...数据索引 除了写入数据，Hudi 还跟踪特定行的存储位置，以加快更新和删除速度。此信息存储在称为索引的专用数据结构中。...Schema写入器 一旦数据被写入云存储，我们应该能够在我们的平台上自动发现它。为此，Hudi 提供了一个模式编写器，它可以更新任何用户指定的模式存储库，了解新数据库、表和添加到数据湖的列。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...这些是世界上一些最大的流式数据湖[6]。Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。...活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13]，可实现更快的数据湖。...增量查询对于 Hudi 来说非常重要，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。...软删除保留在 MinIO 中，并且仅使用硬删除从数据湖中删除。
| 导语 基于云端对象存储的大数据和数据湖存算分离场景已经被广泛铺开，计算节点的独立扩缩容极大地优化了系统的整体运行和维护成本，云端对象存储的无限容量与高吞吐也保证了计算任务的高效和稳定。...一、前言GooseFS 是腾讯云对象存储团队面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器，提供与 HDFS 对标的 Hadoop Compatible FileSystem 接口实现，旨在解决存算分离架构下的云端大数据.../数据湖平台所面临的查询性能瓶颈和网络读写带宽成本等问题。...其设计应用场景如下：图片经过一年多的打磨，目前已经稳定承载了多家云端大数据/数据湖平台客户的超大规模查询效能提升以及原有带宽成本的优化。...本文将着重介绍某音乐类大客户通过使用 GooseFS 提升其大数据业务效能，从而相应缩减计算资源的实践来归纳 GooseFS 在云端大数据/数据湖平台的降本增效上的关键作用。
我们已经探索了[1] MinIO 和 Hudi 如何协同工作来构建现代数据湖。...这种兼容性代表了现代数据湖架构中的一个重要模式。 HMS集成：增强数据治理和管理 虽然 Hudi 提供开箱即用的核心数据管理功能，但与 HMS 集成增加了另一层控制和可见性。...以下是 HMS 集成如何使大规模 Hudi 部署受益： • 改进的数据治理：HMS 集中元数据管理，在整个数据湖中实现一致的访问控制、沿袭跟踪和审计。这可确保数据质量、合规性并简化治理流程。...hudiDF.select("language").distinct() uniqueLanguages.show() // Stop the Spark session System.exit(0) 构建云原生现代数据湖...Hudi、MinIO 和 HMS 无缝协作，为构建和管理大规模现代数据湖提供全面的解决方案。
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。...客户借助于腾讯云“数据云原生”能力， 高效构建企业级数据湖架构， 降低企业数据成本 、 提升企业数据敏捷性，助力企业数字化决策。...image (2).png 腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。...低成本，无限算力云原生数据湖 相对于传统固定规模集群，腾讯数据湖技术完全基于腾讯云弹性容器技术（EKS）构建，理论上“无限”的计算资源随时可供秒级调度，满足不同规模的计算任务，使用者再也不用关心底层资源的部署和运维...腾讯云推出云原生数据湖体系，一方面降低数据存储和分析的成本， 另一方面大幅度提升数据分析的敏捷性。 腾讯云数据湖体系架构，未来将会继续在如下几个方面继续深耕，进一步推动云端数据湖的技术发展。
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。...为了解决海量异构数据的存储和敏捷分析问题，腾讯云推出了云端数据湖体系，其包含：海量异构数据的存储能力、面向多元化场景的分析能力、音视图文的 AI 智能化能力。...客户借助于腾讯云“数据云原生”能力， 高效构建企业级数据湖架构， 降低企业数据成本 、 提升企业数据敏捷性，助力企业数字化决策。...腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。...腾讯云推出云原生数据湖体系，一方面降低数据存储和分析的成本， 另一方面大幅度提升数据分析的敏捷性。 腾讯云数据湖体系架构，未来将会继续在如下几个方面继续深耕，进一步推动云端数据湖的技术发展。
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。...为了解决海量异构数据的存储和敏捷分析问题，腾讯云推出了云端数据湖体系，其包含：海量异构数据的存储能力、面向多元化场景的分析能力、音视图文的 AI 智能化能力。...客户借助于腾讯云“数据云原生”能力， 高效构建企业级数据湖架构， 降低企业数据成本 、 提升企业数据敏捷性，助力企业数字化决策。 ?...腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。...腾讯云推出云原生数据湖体系，一方面降低数据存储和分析的成本， 另一方面大幅度提升数据分析的敏捷性。 腾讯云数据湖体系架构，未来将会继续在如下几个方面继续深耕，进一步推动云端数据湖的技术发展。
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针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。...image.png 为了解决海量异构数据的存储和敏捷分析问题，腾讯云推出了云端数据湖体系，其包含：海量异构数据的存储能力、面向多元化场景的分析能力、音视图文的 AI 智能化能力。...客户借助于腾讯云“数据云原生”能力， 高效构建企业级数据湖架构， 降低企业数据成本 、 提升企业数据敏捷性，助力企业数字化决策。...image.png 腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。...腾讯云推出云原生数据湖体系，一方面降低数据存储和分析的成本， 另一方面大幅度提升数据分析的敏捷性。 腾讯云数据湖体系架构，未来将会继续在如下几个方面继续深耕，进一步推动云端数据湖的技术发展。
为了处理现代应用程序产生的数据，大数据的应用是非常必要的，考虑到这一点，本博客旨在提供一个关于如何创建数据湖的小教程，该数据湖从应用程序的数据库中读取任何更改并将其写入数据湖中的相关位置，我们将为此使用的工具如下...： • Debezium • MySQL • Apache Kafka • Apache Hudi • Apache Spark 我们将要构建的数据湖架构如下： 第一步是使用 Debezium 读取关系数据库中发生的所有更改...现在，由于我们正在 Google Cloud 上构建解决方案，因此最好的方法是使用 Google Cloud Dataproc[5]。...结论 可以通过多种方式构建数据湖。我试图展示如何使用 Debezium[6]、Kafka[7]、Hudi[8]、Spark[9] 和 Google Cloud 构建数据湖。...本文提供了有关如何使用上述工具构建基本数据管道的基本介绍！
什么是Apache Hudi Apache Hudi是一个存储抽象框架，可帮助组织构建和管理PB级数据湖，通过使用upsert和增量拉取等原语，Hudi将流式处理带到了类似批处理的大数据中。...在没有其他可行的开源解决方案可供使用的情况下，我们于2016年末为Uber构建并启动了Hudi，以构建可促进大规模快速，可靠数据更新的事务性数据湖。...当Hudi毕业于Apache软件基金会下的顶级项目时，Uber的大数据团队总结了促使我们构建Hudi的各种考虑因素，包括： 如何提高数据存储和处理效率？ 如何确保数据湖包含高质量的表？...Apache Hudi场景包括数据分析和基础架构运行状况监视 Hudi通过对数据集强制schema，帮助用户构建更强大、更新鲜的数据湖，从而提供高质量的见解。...Hudi使Uber和其他公司可以使用开放源文件格式，在未来证明其数据湖的速度，可靠性和交易能力，从而消除了许多大数据挑战，并构建了丰富而可移植的数据应用程序。
要管理这种快速增长，同时满足关键产品和分析用例不断增长的数据需求，尤其是我们最近的 Notion AI 功能，意味着构建和扩展 Notion 的数据湖。以下来介绍我们是如何做到的。...在用户活动和内容创作的推动下，所有这些区块数据每 6 到 12 个月翻一番。...随着对线上和线下数据需求的增加，我们意识到构建一个专用的数据基础设施来处理离线数据而不干扰在线流量至关重要。...由于这些挑战，我们开始探索构建我们的数据湖。 构建和扩展 Notion 的内部数据湖 以下是我们构建内部数据湖的目标： • 建立一个能够大规模存储原始数据和处理数据的数据存储库。...Notion 数据湖将主要关注可以容忍几分钟到几小时延迟的离线工作负载。 数据湖的高级设计 自 2022 年以来，我们一直使用如下所示的内部数据湖架构。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么?...但是，即使不使用数据流，只使用静止数据构建数据网格，也没有什么灵丹妙药。不要试图用单一的产品、技术或供应商构建一个数据网格。无论该工具是专注于实时数据流、批处理和分析，还是基于API的接口。...(3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。...超出数据仓库或数据湖范围的完整企业架构甚至更加复杂。必须应用最佳实践来构建一个有弹性的、可扩展、弹性的和具有成本效益的数据分析基础设施。
关于Nishith Agarwal更详细的介绍，主要从事数据方面的工作，包括摄取标准化，数据湖原语等。 ? 什么是数据湖？数据湖是一个集中式的存储，允许以任意规模存储结构化和非结构化数据。...接着看看对于构建PB级数据湖有哪些关键的要求 ?...第五个要求：更快地派生/ETL数据（增量处理） 仅仅能快速摄取数据还不够，我们还需要具有计算派生数据的能力，没有这个能力，数据工程师通常会绕过原始表来构建其派生/ETL并最终破坏整个体系结构。...在真实场景中，会将ETL链接在一起来构建数据管道，问题会变得更加复杂。 ?...可将数据写入Hudi数据湖。
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。...伴随数字化在各行各业的深化发展，企业不但需要面向业务的「交易核心」，同时更需要构建面向企业全量数据价值的「数据核心」。...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。
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