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COS 数据湖最佳实践：基于 Serverless 架构的入湖方案

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。...总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...化封装为数据入湖，数据出湖提供更多能力拓展。...，通过可视化界面操作即可完成全部入湖逻辑创建。...可定制，用户可通过模版快速创建通用入湖场景，也可根据自己的业务对数据流进行定制化的 ETL 处理，更方便灵活。

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基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

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。...还有就是做存量数据的一次性迁移，增量了批量导入能力，减少了序列化和反序列化的开销。

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    基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

    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。...还有就是做存量数据的一次性迁移，增量了批量导入能力，减少了序列化和反序列化的开销。

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    Kafka 数据入湖新范式，告别传统 ETL

    如果你正在关注 Kafka 入湖、Iceberg 实践，这篇文章值得一读。 注意：内容原始内容为英文，如需追求最原汁原味和准确的阅读体验，请直接点击底部 [查看原文] 阅读原始英文素材。...消费数据，写入文件，并将这些文件推送到数据湖。...用户对数据拥有更多的控制权，同时具备更灵活的引擎选择空间。它融合了数据湖和数据仓库的优势。 然而，要将数据仓库的特性（如 ACID 事务语义、时间旅行等）引入数据湖并不容易。...这两个系统的抽象方式不同：数据仓库面向的是表，而数据湖管理的则是文件。 我们需要一个元数据层，把表的抽象带入数据湖。这正是 Delta Lake、Hudi 或 Iceberg 等表格式的价值所在。...人们需要将 Kafka 中的数据转换成更适合分析的结构化格式，而 Iceberg 就是当前最有力的候选方案之一，因其在生态中的广泛适配。

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    【数据湖】塑造湖：数据湖框架

    大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。...请记住，无论是使用非结构化数据还是表和 SQL，结构都是必要的 请记住，读取模式应用了临时结构——但如果你不知道你在看什么，这将很难做到！...微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区，讨论：企业架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化.

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    解决哪些产品运营问题|数据化运营01

    2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学、体系化的方法和指引，敬请大家期待。...最近一年，我在建设数据产品，即把数据能力产品化和系统自动化，从而提高数据在产品运营的应用效率和解决大规模运营的问题，更大限度地发挥数据的应用价值（数据只有在应用，才能发挥它的价值）。...在一、两个产品中成功实践了数据治理，我对数据价值的认识有了更深刻的理解。期间，我调研访谈了不少的产品运营和功能策划的同事，为的是弄明白一个问题：数据化运营，究竟要解决哪些问题。...感谢各位对本公众号的支持，在数据化运营的探索道路上，遇到很多挫折和困难，也放弃了一些好机会，但对于数据应用能够创造更多价值的信仰，一直不变。就如张小龙所说的：初心，就是内心深处的原动力。...无信仰不数据，愿与志同道合的朋友，一起推动数据化运营，炼数成金！

    1.4K60

    基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

    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...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....比如数据是否有延迟，是否有背压，数据源消费情况，落数据是否有丢失，各个task是否有瓶颈等情况，总的来说，用户希望能更全面细致的了解到任务的运行情况，这也是后面的监控需要完善的目标 5.3 落数据中间过程可视化探索

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    Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践

    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...将数据下发，下游会接上一个 KeyBy 算子，再接上数据冲突处理算子，数据冲突的核心是保证发往下游的数据不重复，并且按历史顺序产生。...第二， 支持 SQL 化的方式，使用 Flink CDC 将数据同步到 Hudi 中，降低用户的使用门槛。 第三， 希望技术更开放，与社区共同成长，为社区贡献出自己的一份力量。

    1.8K20

    数据湖（一）：数据湖概念

    数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...，主要是由原始的、混乱的、非结构化的数据组成。...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片

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    腾讯主导 Apache 开源项目: InLong（应龙）数据入湖原理分析

    作者：vernedeng WeData 是一体化全链路大数据开发治理平台，基于天穹大数据基础能力的积累，结合内网各业务痛点，融合了包含数据集成、数据研发、数据探索、数据资产等能力。...WeData 数据集成完全基于 Apache InLong 构建，本文阐述的 InLong 数据入湖能力可以在 WeData 直接使用。...在各种数据湖的场景中，Iceberg 都能够发挥重要的作用，提高数据湖的可用性和可靠性，同时也为用户带来了更好的数据管理和查询体验。...InLong 入 Iceberg 的能力已在 WeData 产品化，欢迎感兴趣的业务试用。...WeData 是一体化全链路大数据开发治理平台，基于天穹大数据基础能力的积累，结合内网各业务痛点，融合了包含数据集成、数据研发、数据探索、数据资产、小马BI等一系列数据开发、治理与运营能力。

    1.7K10

    Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖

    》，带了新的数据入仓入湖架构。...如何简化实时数据入湖入仓》总结为以下四点： 1.全增量切换问题 该CDC入湖架构利用了 Hudi 自身的更新能力，可以通过人工介入指定一个准确的增量启动位点实现全增量的切换，但会有丢失数据的风险。...3.Schema 变更导致入湖链路难以维护 表结构的变更是经常出现的事情，但它会使已存在的 FlinkCDC 任务丢失数据，甚至导致入湖链路挂掉。...4.整库入湖 整库入湖是一个炙手可热的话题了，目前通过 FlinkCDC 进行会存在诸多问题，如需要定义大量的 DDL 和编写大量的 INSERT INTO，更为严重的是会占用大量的数据库连接，对 Mysql...最后我们可以发现 Dinky 与其他开源项目相比，它更专注于 Flink 的应用体验提升，此外基于其设计原理，可以更方便地扩展各种企业级功能，如自定义语法、入湖入仓、Catalog 持久化、血缘应用等。

    5.4K20

    数据湖

    架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。...它的作用是存储大量的结构化数据，并能进行频繁和可重复的分析。通常情况下，数据仓库用于汇集来自各种结构化源的数据以进行分析，通常用于商业分析目的。一些数据仓库也可以处理非结构化数据，这是十分常用的工具

    1.2K30

    数据化运营02：概念与趋势

    这是我写的数据化运营第2篇文章，请继续关注。 2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学和体系化的方法和指引。...对我影响最大的一本书是《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》（卢辉著，机械出版社），它结合数据化运营概念、如何推动实践、数据分析师如何自我修养和阿里巴巴的案例实践等方面，全面阐释了数据化运营的重点和难点...入正题： 一、数据化运营的概念： 概念千万条，有效就这条： 以企业海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的，企业全员参与的，以精准、细分和精细化为特点的企业运营制度和战略。...----卢辉，《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》 卢辉提出的数据化运营，强调全员参与，人人都是数据分析师，这恰恰是目前数据化运营最难实现的一点，因为数据分析本身就有较高门槛，需要相应知识技能及系统支撑...上期文章：数据化运营01：解决哪些产品运营问题 无信仰不数据，愿与志同道合的朋友，一起推动数据化运营，炼数成金！如果想跟我交流数据化运营，请关注我的公众号。

    1.8K60

    数据化运营的11个步骤。

    数据运营，经常被理解为只做一些数字的研究，做些原因分析，其实这只是数据运营工作的一小部分，数据最终是为产品服务的，数据运营，重点在运营，数据是工具。 数据运营是做什么的？...个人的理解是：制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据的应用...——决策与数据的产品应用； 下图是目前我在数据运营工作中推行的工作流程，供大家参考： ? 1 制订产品目标 这是数据运营的起点，也是产品上线运营后进行评估的标准，以此形成闭环。...10 观测和分析数据 这里主要是数据变化的监控和统计分析，通常我们会对数据进行自动化的日报表输出，并标识异动数据，数据的可视化输出很重要。...，更是要持续进行产品数据的观测分析，评估产品健康度，同时将积累的数据应用到产品设计和运营环节，例如亚马逊的个性化推荐产品，例如腾讯的圈子产品，例如淘宝的时光机产品等等。

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    基于TIS构建Apache Hudi千表入湖方案

    拥抱数据湖 随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。...Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。...TIS采用两种方式实现数据入湖： 1....DeltaStreamer: 该方法实现批量数据导入，通过DataX将数据表中数据以avro格式导入到HDFS中，之后启动DeltaStreamer通过Spark RDD消费HDFS中的原始数据进行数据入湖...Hadoop 2.7.3 Apache Flink tis-1.13.1(基于Flink 1.13.1 定制，解决不同组件Source，Sink之间可能存在的三方依赖包冲突) 创建MySQL到Hudi千表入湖通道

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