企业系统数据入湖率是指企业将其系统内部的数据传输到云计算环境中的比例。这个比例越高，说明企业越多地使用云计算来存储和处理数据，从而获得更多的价值。
数据入湖率的高低取决于多个因素，包括企业的业务需求、技术架构、数据安全要求、成本控制等等。在实际应用中，企业可以根据自身的情况来选择合适的数据入湖率，以实现最佳的数据处理效果。
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如果需要给数据湖下一个定义，可以定义为：数据湖是一个企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。...数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。...那么，企业如何从各个数据源构建数据管道，如何将各种数据数据稳定可靠的存入数据湖存储是非常重要的一环。...这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分，在上图链路中以数据存储为轴心，数据获取与数据处理其实是入湖部分，数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。
02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。
总览 本文使用datafaker工具生成数据发送到MySQL，通过flink cdc工具将mysql binlog数据发送到kafka，最后再从kafka中读取数据并写入到hudi中。...hudi数据湖 创建kafka源表 create table stu3_binlog_source_kafka( id bigint not null, name string, school...image.png 统计数据入hudi情况 create table stu3_binlog_hudi_view( id bigint not null, name string, school...image.png 实时查看数据入湖情况 接下来我们使用datafaker再次生成测试数据。...charset=utf8 stu3 100000 --meta meta.txt Copy 实时查看数据入湖情况 create table stu3_binlog_hudi_streaming_view
CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。
数据湖技术架构是什么 不管是数据中心还是数据库，它们都有自己的技术架构，数据湖技术架构是什么？...在数据湖的架构当中，较低级别的数据一般是空闲的。如果大家想要知道具体的数据湖技术构架，可以借助图层来理解。 数据湖对企业的作用 数剧湖对于企业的作用是比较多的。...首先，数据湖可以分析数据，这也就代表着它可以预测发展，这对于企业做出决策是非常有利的。其次，数据湖可以处理各种格式的数据，而且还能够将各种数据进行组合，这对于企业日常的办公以及管理是有帮助的。...现在的数据湖使用的成本并不高，而且数据湖能够适应企业的一切变化，所以数据湖是比较灵活的。 上面和大家介绍了数据湖技术架构，理解数据湖的技术架构，能够帮助大家更好的理解数据湖，它的技术架构是比较简单的。...我们现在的生活是离不开数据的，数据湖对于企业的作用非常的多，很多企业的发展都离不开数据支持。
数据入湖分为append和upsert两种方式。...，助力企业向实时化、智能化大数据转型。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2，准实时数仓探索 本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述，在完成实时数据入湖SQL化的功能以后，入湖后的数据有哪些场景的使用呢？...下一个目标当然是入湖的数据分析实时化。比较多的讨论是关于实时数据湖的探索，结合所在企业数据特点探索适合落地的实时数据分析场景成为当务之急。...历史好文推荐 郑州有哪些牛逼的互联网企业 数据湖比数据仓库香在哪？ 结合公司业务搞懂数仓建设 流式ETL实践方案
运输流程背后需要一系列系统的支持，比如订单管理系统、智慧物业系统、以及很多中转场、汽车或飞机上的很多传感器，都会产生大量数据。如果需要对这些数据进行数据分析，那么数据集成是其中很重要的一步。...但是此方案存在诸多问题，比如无法保证数据的一致性、吞吐率较低、难以维护。...image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据，确保数据的最终一致性； 需要两套计算引擎，再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖 Hudi 中，过程涉及组件多、链路长，且消耗资源大...上述整个流程中存在两个问题：首先，数据多取，存在数据重复，上图中红色标识即存在重复的数据；其次，全量和增量在两个不同的线程中，也有可能是在两个不同的 JVM 中，因此先发往下游的数据可能是全量数据，也有可能是增量数据
随着实时平台的稳定及推广开放，各种使用人员有了更广发的需求： •对实时开发来说，需要将实时sql数据落地做一些etl调试，数据取样等过程检查；•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系，对实时数据进行分析和洞察...，比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析，而不是仅仅看一些高度聚合化的报表；•业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动，实现业务闭环；•针对部分需求，需要将实时数据落地后，结合其他数仓数据...总的来说，实时平台输出高度聚合后的数据给用户，已经满足不了需求，用户渴求更细致，更原始，更自主，更多可能的数据 而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中，因此，基于这些需求演进，实时平台开始了实时数据落地的探索实践...•ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一 我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地...当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据的过程，做了实时数据落地的实现，主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4.
数据仓库：一个最基本的定义. 数据仓库是组织业务系统中收集的所有数据的中央存储库。...由于所有这些和更多的原因，在现代数据体系结构中只拥有一个数据仓库来支持数据驱动的企业根本不是最优的。 什么是数据湖？...数据湖的优势 数据湖和数据仓库之间的差异 越来越多的企业正在用数据湖扩充数据仓库，使其大数据真正实现自助服务。数据湖和数据仓库之间有八个基本区别。...数据湖并不支持数据仓库所做的一切。主要关注的是与生态系统工具的集成日趋成熟。数据仓库作为上一代的技术，在与商业智能（BI）、ETL和其他基于SQL的数据工具的集成方面更为成熟。...难以找到合格人员 一个组织在构建数据湖时面临的最大挑战之一是寻找合格的人员。您现有的数据团队将非常熟悉数据仓库，它们已经存在了很长一段时间，相当成熟，并且与数据工具的生态系统有很强的集成。
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1.数据湖诞生 数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。...2.数据湖定义及优势 2.1 数据湖的定义 数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。...企业对数据湖寄予厚望，希望它能帮助用户快速获取有用信息，并能将这些信息用于数据分析和机器学习算法，以获得与企业运行相关的洞察力。...2.2 数据湖优势 有上可知数据湖负责捕获数据、处理数据、分析数据，以及为消费者系统提供数据服务。 数据湖能从以下方面帮助到企业： ·实现数据治理（data governance）与数据世系。...更好的构建数据湖的策略是将企业及其信息系统作为一个整体来看待，对数据拥有关系进行分类，定义统一的企业模型。
本次分享主要包括以下核心内容： 数据湖的相关背景介绍； 经典业务场景介绍； 为什么选择 Apache Iceberg； 如何通过 Flink+Iceberg 实现流式入湖 社区未来规划工作。...p=4 数据湖的相关背景介绍 数据湖是个什么概念呢？一般来说我们把一家企业产生的数据都维护在一个平台内，这个平台我们就称之为“数据湖”。...数据湖架构是一个存储计算彻底分离的架构，如果所有的数据访问都远程读取文件系统上的数据，那么性能和成本开销都很大。...此外，CDC 数据成功入湖 Iceberg 之后，我们还会打通常见的计算引擎，例如 Presto、Spark、Hive 等，他们都可以实时地读取到 Iceberg 表中的最新数据。 ?...如何通过 Flink+Iceberg 实现流式入湖 目前，我们已经在 Apache Iceberg 0.10.0 版本上实现 Flink 流批入湖功能，同时还支持 Flink 批作业查询 Iceberg
四个大型数据和数据湖的大型Apache系统，Apache Shardingsphere，Apache冰山，Apache Hudi和Apache IotdB 管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务...今天的电子商务主要依赖于关系数据库和分布式环境，高效查询的激增和数据快速转移成为公司关系数据库的主要目标Apache Shardingsphere是伟大的关系数据库中间件生态系统，它为其开发人员提供了合理的计算和存储功能关系数据库...它是一种用于跟踪非常大的表的数据湖解决方案，它是一个轻量级数据湖解决方案，旨在解决列出大量分区和耗时和不一致的元数据和HDFS数据的问题。...它是针对分析和扫描优化的数据存储抽象，其可以在几分钟内将更改应用于HDF中的数据集，并支持多个增量处理系统来处理数据。...Apache Iotdb 它是一种物联网时间序列工业数据库，Apache IOTDB是一款集成，存储，管理和Anallyze Thge IoT时间序列数据的软件系统。
, 车间生产设备运维的数据难以精确及时的反馈到企业的管理层, 在很大程度上严重影响管理决策的及时性和科学性。...设备点检巡检管理系统建立点检任务模式，保证点检监测的正常有效进行，该系统实现设备点检数据汇总分析功能，异常数据通知功能，及时反馈设备故障信息，为设备维修人员提供信息提示；通过有效的点检管理，可预防机械设备工作可靠性下降和故障的发生...，提高设备生产率，降低设备运转费用和维修费用。...一、系统组成图片二、系统功能设备点检系统是一套专门针对制造企业的点检系统，可以对车间的设备、质量、5S管理、安全等进行巡检，将设备点检数据汇总分析，异常设备数据实时通知，故障信息实时告警，运维工单一键生成...，有效预防设备可靠性下降和故障的发生，提高设备生产率，降低维修成本。
数据湖与数据仓库相比 – 两种不同的方法 根据要求，典型的组织将需要数据仓库和数据湖，因为它们可满足不同的需求和使用案例。 数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。...特性 数据仓库 数据湖 数据 来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据 来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的非关系和关系数据 Schema 设计在数据仓库实施之前（...数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。...这包括 Apache Hadoop、Presto 和 Apache Spark 等开源框架，以及数据仓库和商业智能供应商提供的商业产品。数据湖允许您运行分析，而无需将数据移至单独的分析系统。...数据湖具有增值价值的示例包括： 改善客户互动 数据湖可以将来自 CRM 平台的客户数据与社交媒体分析相结合，有一个包括购买历史记录和事故单的营销平台，使企业能够了解最有利可图的客户群、客户流失的原因以及将提升忠诚度的促销活动或奖励
02 PPT预览 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 ...
直至年末，关于二者的讨论依然热烈，行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控；行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本，提高易用性。...这种颗粒度的权限控制往往比单机系统设计或者单一的分布式系统要复杂得多。所以，数据治理成为了“智能湖仓”重要的发力点。...用户可以使用像 Amazon Glue 这样的 Serverless 数据集成工具快速实现数据入湖；使用 Amazon Athena 这样的 Serverless 查询引擎直接实现基于 SQL 语言的湖上数据查询分析...3 写在最后 回到文章开篇提到的问题，目前行业内已经形成了数据湖和数据仓库的融合必将降低大数据分析成本的共识，主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控。...如今，亚马逊云科技“智能湖仓”架构在企业中的实践，已经为企业构建现代化数据平台提供了一条可供遵循的路径。
本文的主要内容包括： FlinkX简介 功能及原理 云上入湖改造 展望 一、FlinkX简介 1....背景介绍 现在市面上有很多种数据库产品，包括传统的RDB和大数据相关的NoSQL，一般企业稍微大一点规模都会同时有各种各样的数据库。为什么会有这么多数据源？...三、云上入湖改造 云上入湖这里我们做了一些改造。 1....数据结构优化 支持二阶段提交、数据湖Iceberg和提交kubernetes 对于数据入湖来说，目前的FlinkX有一个缺点，就是只支持结构化数据的传输，还不能原生支持二进制文件的同步。...如果数据要入湖，会有很多媒体文件，Excel、Word、图片、视频等等，这一块后期可能会自己去开发一些插件支持。
本文的主要内容包括：FlinkX 简介功能及原理云上入湖改造展望一、FlinkX 简介1....背景介绍现在市面上有很多种数据库产品，包括传统的 RDB 和大数据相关的 NoSQL，一般企业稍微大一点规模都会同时有各种各样的数据库。为什么会有这么多数据源？...三、云上入湖改造云上入湖这里我们做了一些改造。1....数据结构优化支持二阶段提交、数据湖 Iceberg 和提交 kubernetes对于数据入湖来说，目前的 FlinkX 有一个缺点，就是只支持结构化数据的传输，还不能原生支持二进制文件的同步。...如果数据要入湖，会有很多媒体文件，Excel、Word、图片、视频等等，这一块后期可能会自己去开发一些插件支持。
神经系统.jpg 1.4数据系统是企业的神经系统 如果把现金流当作企业的血液，数据系统完全可以称得上是企业这个有机体的神经系统，每一个数据都是企业的神经元，这些数据记录的是资源以及资源活动的信息，通过将数据传输到企业的数据中心...1.4.1 见上文 1.4.2 数据是神经元，数据系统是企业神经系统 数据记录着企业的各种资源和各种资源的活动，也记录着外部环境的变化，有效的数据是企业感知内部变化和外部环境异动的风向标，是企业的神经触角...，是企业经营和管理活动的神经元，而由数据构成的系统则成为企业的神经系统。...数据系统要想成为企业的神经系统，必须像人体的神经系统一样，形成相互关联、相互影响、密切配合的数据系统。...企业的数据系统也需要数据的传输系统和解析并形成意识的大脑，传输系统就是企业的组织架构中的管理线，而负责中央决策的大脑就是公司的经营管理层。
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