多源异构湖湖仓一体化 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

湖仓分析｜浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时离线一体化湖仓架构

Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。...，大数据业务系统的局限逐渐暴露：报表系统计算缓慢、运维成本持续攀升、组件间的高度耦合导致架构稳定性较差等，严重影响了大数据系统产出效率，因此浙江霖梓引入 Doris+Paimon 重新构建了实时/离线一体化湖仓架构...基于 Apache Doris 的实时/离线一体化湖仓架构经过七个月的设计与实施，最终完成了基于 Apache Doris 离线 / 实时一体化湖仓统一架构。...#开启⾏存"store_row_column" = "true" 总结与规划截至目前，基于 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构已为反欺诈策略、用户⾏为分析、业务监控、 BI 应用等若干系统提供了服务...打通存量数据湖与 Doris 数仓的对接，为日后 PB 级数据的分析做好充分准备。

1.1K2 0

【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

从处理（绿色）的角度来看，数据平台阶段是：摄取（Ingest ）- 使用 API 接口或 ELT/ETL 工具从源系统读取数据准备（Prepare）——数据将进行初步清理和检查转换和丰富（Transform...数据存储层（蓝色）通常至少包括：原始（也称为青铜）——未处理的源数据，按原样存储精炼（银）——经过初步清理和标准化的质量验证数据。数据通常尚未修剪。已发布（金）——经过处理、组合和丰富的数据。...数据存储层的确切覆盖范围因源而异，但此处的细节无关紧要。但是，重要的是要注意，尤其是在银层和金层中，数据可以存储不止一次。例如，黄金层通常为不同的使用场景提供多个版本的数据。...此外，源系统和数据的变化至少在某种程度上对用户是隐藏的。另一方面，作为限制，我们依赖单一的产品供应商。例如，只能以产品支持的方式从数据仓库解决方案中检索数据。...数据湖范式解决方案的一个主要弱点是缺乏数据组织，包括集中的元数据存储库。如果由于纠错或源系统修改而导致处理的数据更改，则可能非常难以跟踪。此外，不能始终保证数据的有效性或结构。

1.2K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

直播预告| Lakehouse 湖仓一体化架构论坛

在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？...让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！...精彩内容，扫码报名，免费参会本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师，腾讯云数据湖存储的负责人，他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。...演讲议题：下一代湖仓加速存储 GooseFS 在实时 OLAP 搜索场景中的实践与优化演讲嘉宾：于飏腾讯云 COS 对象存储团队资深高级工程师个人介绍：硕士毕业于西安电子科技大学，一直专注云端对象存储相关技术的研发工作...演讲摘要：腾讯云对象存储中心推出的 GooseFS 加速存储产品，从最初加速湖仓应用场景下的海量吞吐与数据本地化调度，已经扩展演进到了实时 OLAP 引擎场景。

5381 0

湖仓一体

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。...Iceberg(Iceberg+hdfs/s3)就是湖，大家也可以去搜索下数据湖的定义离在线一体，很多是表现为产品本身的一体化：比如元数据一体化,比如各类自家商业化引擎+一堆External/Multi.../Unity/Unified Catalog 引擎一体化：引擎本身跟多事执行模式：如BSP、MPP混合，或者叫智能引擎，目前从文章来看ByConity已经实现；存储一体化：所有数据统一存储和管理，具体存是否一致

1.3K2 1

【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。...根据上一篇给出的定义，我们可以粗略的说Databricks是一个基于数据湖的工具，而Snowflake是一个基于数据仓库的工具。现在让我们更深入地研究这些工具。...Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。除其他外，该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。...基于 Delta 格式和 Databricks 工具，该公司正在尝试为数据湖和数据仓库混合方法传播一种新颖的“Data Lakehouse”范式概念。...这是 Snowflake 向数据湖范式方向扩展其解决方案的方式之一。如今，它提供了用于实时数据摄取的高效工具等。

3.3K1 0

数据湖与湖仓一体架构实践

细化过程中所有阶段的数据都可以存储在数据湖中：原始数据可以与组织的结构化、表格式数据源(如数据库表)以及在细化原始数据过程中生成的中间数据表一起被接入和存储。...对数据进行集中、合并和分类：集中式数据湖消除了数据烟囱的问题(如数据重复、多个安全策略和协作困难)，为下游用户提供了一个查找所有数据源的单一位置。...快速无缝地集成各种数据源和格式：任何和所有数据类型都可以收集并无限期地保留在数据湖中，包括批处理和流数据、视频、图像、二进制文件等。由于数据湖为新数据提供了一个着陆区域，它总是最新的。...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。

3.8K3 2

【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。...具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。...数据湖和仓库第 1 部分：范式简介数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同...当我们回到本系列第一篇文章中介绍的数据仓库和数据湖范式区别时，会出现一个有趣的细节。从费用的角度来看，这两种范式可以在 Synapse 环境组件中看到。...除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。

1.6K2 0

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是衡量数据湖解决方案成熟度的重要指标。...湖仓一体： DLC 支持湖仓一体架构，实现数据存储与计算的无缝集成。数据目录：提供数据目录服务，帮助用户管理和检索数据湖中的数据。弹性伸缩：支持自动弹性伸缩，根据工作负载动态调整资源。...湖仓一体：与 AWS S3 和 Redshift 紧密集成，实现数据湖和数据仓库的一体化。数据目录： AWS Lake Formation 提供数据目录功能，帮助用户管理数据湖资源。...湖仓一体：支持与华为云数据仓库服务的集成，实现湖仓一体架构。数据目录：提供数据目录服务，简化数据管理和检索。弹性伸缩：支持资源的自动弹性伸缩，适应不同工作负载。...数据湖技术总结 Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是构建现代数据湖解决方案的基石。

2761 0

Flink + Hudi，构架仓湖一体化解决方案

详解》新架构与湖仓一体通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。...实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。...而存储在 Kafka 的数据有失效时间，不会存太久的历史数据，重跑很久的历史数据无法从 Kafka 中获取历史源数据。...本节内容，引用自：《37 手游基于 Flink CDC + Hudi 湖仓一体方案实践》最佳实践版本搭配版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：...Chan 的提点，可能是 checkpoint的问题，于是做了设置 set execution.checkpointing.interval=10sec; 终于正常了致此，Flink + Hudi 仓湖一体化方案的原型构建完成

2.1K1 0

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力，这些关键特性共同定义了数据湖的未来。...多引擎查询（Spark/Presto/Flink）功能亮点：集成了Spark、Presto和Flink，支持多种数据处理和分析任务。技术实现：通过统一的查询接口，简化了数据访问和处理流程。...技术实现：元数据服务支持跨多种数据源的元数据同步和管理。其他功能：支持元数据的版本控制和访问权限管理。统一权限功能亮点：实现细粒度的数据访问控制。...湖仓一体功能亮点：结合数据湖和数据仓库的优势，提供一站式数据解决方案。技术实现：支持结构化和非结构化数据的统一存储和分析。其他功能：优化数据存储成本，提升查询性能。...总结而言，Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力共同塑造了数据湖技术的未来。

2361 0

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

随着Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力的发展，企业能够更加灵活、高效地处理和分析海量数据。...腾讯云数据湖计算DLC 功能亮点腾讯云数据湖计算DLC提供了Serverless的计算能力，用户无需管理底层资源。支持多引擎查询，包括Spark、Presto和Flink，满足不同计算需求。...其他功能腾讯云DLC还提供了湖仓一体的解决方案，支持数据的热、温、冷分层存储，降低存储成本。同时，DLC支持多种数据源的接入和处理，包括结构化和非结构化数据。...通过统一元数据和统一权限，Lakehouse简化了数据湖的管理。技术实现 Databricks Lakehouse基于统一的存储层，支持数据湖的弹性伸缩和湖仓一体架构。...结论 Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是数据湖技术发展的关键方向。

3021 0

湖仓一体详解

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？...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。...湖仓一体的结合，能够去除数据的重复性，真正做到了唯一。高存储成本：数据仓库和数据湖都是为了降低数据存储的成本。数据仓库往往是通过降低冗余，以及整合异构的数据源来做到降低成本。

5.1K2 1

直播｜分析型湖仓论坛

随着湖仓技术的持续演进，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化，湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配，各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案...通过本次分享，听众可以了解新一代湖仓湖仓融合架构、物化视图等方向的前沿技术。...演讲题目：天穹OLAP：实时湖仓融合平台架构实践演讲提纲：本次分享将会介绍基于天穹 OLAP 平台的实时湖仓融合架构。主要内容包括： 1....介绍数据湖与实时数仓之间的异同以及湖仓融合的意义、常见湖仓融合方案的优劣 2. 解析腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点，以及如何将实时数仓演变成新的实时湖仓融合架构 3....腾讯大数据后续如何更进一步升级湖仓融合架构听众收益： 1. 了解当前数据湖及实时数仓的优劣，并了解腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点 2.

7212 0

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的融合之旅

在数字化转型的浪潮中，数据湖技术以其灵活性和可扩展性成为企业数据处理的核心。Serverless计算的便捷性、多引擎查询的高效性、以及湖仓一体架构的先进性，共同推动了大数据分析的革新。...计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力方面的表现。...多引擎查询：支持Spark、Presto等多种计算引擎，满足不同场景下的数据处理需求。统一元数据：通过统一的元数据管理，实现数据湖中各类数据源的元数据统一管理与服务。...总结 Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是当前数据湖技术的核心竞争点。...Serverless计算让用户更专注于数据处理而非资源管理；多引擎查询提供了多样化的数据处理选择；统一元数据和统一权限则简化了数据湖的管理；湖仓一体架构实现了数据的统一存储与分析；数据目录功能帮助用户更好地组织和管理数据资产

3771 0

数据湖 vs 数据仓库：大厂为何总爱“湖仓并用”？

数据团队常常陷入两难选择：用数据仓库做报表快，但放不进原始日志和图片；用数据湖存万物成本低，但查个基础指标却很慢。当95%的企业还在纠结“选湖还是选仓”，头部大厂早已走向第三条路：湖仓一体架构。...以下从二者的适用场景分别展开分析：1.数据湖适用场景（1）多源异构数据整合整合用户行为日志（JSON）、商品图片（非结构化）、交易数据（结构化）时，数据湖可以直接存储原始数据，避免传统ETL过程中数据转换导致的信息损耗...四、湖仓一体架构的优势随着企业对数据实时性、多场景复用的要求提升，湖仓融合成为必然趋势。新一代Lakehouse 架构如何突破传统局限？...2.Lakehouse架构解析新一代湖仓一体架构，如Delta Lake、Apache Iceberg等，通过统一元数据层与存储格式，实现了以下优势：（1）一份数据多场景复用：报表分析与AI训练共享同一数据源...湖与仓的界限正逐渐模糊，而能够根据业务动态选择技术组合的能力，才是企业的核心数据竞争力。

5181 0

数据湖分析技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的融合

Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力，这些特性共同构成了现代数据湖分析的核心竞争力。...其他功能数据集成: 支持多种数据源的集成，包括云上和云下数据。智能分析: 提供机器学习算法支持，实现智能数据分析。...多引擎查询: 支持Spark SQL，提供统一的数据查询体验。技术实现 Databricks Lakehouse以其创新的统一数据架构，实现了湖仓一体和多引擎查询的完美结合。...总结 Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是现代数据湖分析技术的核心。...腾讯云数据湖计算DLC在Serverless架构、多引擎查询和湖仓一体方面表现出色，提供了全面的大数据解决方案。

3311 0

数据湖计算的主流趋势：Serverless、多引擎查询与湖仓一体深度分析

引言随着大数据技术的快速发展，数据湖和数据湖计算成为了企业数字化转型的关键。...Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速等功能，成为衡量数据湖解决方案竞争力的重要指标。...多引擎查询（Spark/Presto/Flink）多引擎查询能力是数据湖解决方案的关键特性之一。腾讯云数据湖计算DLC支持Spark、Presto等多种计算引擎，能够满足不同场景下的大数据处理需求。...湖仓一体湖仓一体架构能够将数据湖和数据仓库的优势结合起来。Databricks Lakehouse是这一领域的先行者，提供了统一的数据平台，支持湖和仓的一体化管理。...腾讯云数据湖计算DLC也在积极推进湖仓一体的解决方案。数据目录数据目录是数据湖管理的重要组成部分。腾讯云数据湖计算DLC提供了数据目录服务，帮助用户更好地组织和管理数据。

2981 0

数字化转型中数据底座“湖仓一体化”

数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并提供给BI等分析工具来输出干货。...一类工具，解决的问题是如何把数据“搬到”湖里，包括定义数据源、制定数据访问策略和安全策略，并移动数据、编制数据目录等等。一类工具，就是要从湖里的海量数据中“淘金”。...3.湖仓一体湖仓一体架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。...湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”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。...主要能力：元数据：自动化采集多元异构数据库资源列表详情，提供全局元数据服务。数据血缘：自动化采集数据血缘关系，提效数据溯源和故障定位。

2.8K2 0

2022年中国湖仓一体平台市场研究报告｜爱分析报告

在这种架构中，多源异构数据先统一ETL至数据湖中进行集成、存储，再被ETL到数据仓库中，支持数据分析；同时也支持数据科学、数据挖掘、机器学习、深度学习等多种计算分析引擎访问。...而在数据实时分析需求、数据分析体量、资源动态扩展等需求的驱动下，存算分离和批流一体也已成为湖仓融合的必备功能。此外，对于多数据源系统，湖仓融合也能通过数据虚拟化实现多源系统数据资产的统一管理。...例如KeenData Lakehouse湖仓一体基础数据底座，一方面，面向上游兼容纳管数据库、数据仓库、数据湖等多源异构系统；另一方面，面向下游提供完善的基础平台能力，如基于DataOps理念的数据工程体系支持数据低代码开发...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。...为实现平台建设，需要整合运管、公管、铁路、航空，以及交警、旅游、气象等多源数据进行融合、实时计算。湖仓一体契合交通企业需求，将加快在交通领域的落地速度。

1.6K3 0

数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）

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。...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。...多源联邦分析场景Apache Doris 可以作为统一 SQL 查询引擎，连接不同数据源进行联邦分析，解决数据孤岛，挖掘数据价值。...结合 Catalog 实现外部数据源数据定期同步，确保多源数据高效、准确的整合到目标系统中，满足复杂的业务分析需求。定期清理过期/无效数据，释放存储空间，避免过多过期/无效数据对系统性能产生影响。...从这两篇文章中可以看出，Apache Doris 凭借其多源异构数据的接入与整合能力、高性能的数据处理、现代化的部署架构、丰富的数据存储与管理能力以及开放性，完美诠释了“数据无界、湖仓无界”的理念，为企业提供了低成本

1.6K1 0

点击加载更多

湖仓分析｜浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时离线一体化湖仓架构

【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

直播预告| Lakehouse 湖仓一体化架构论坛

湖仓一体

【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

数据湖与湖仓一体架构实践

【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

Flink + Hudi，构架仓湖一体化解决方案

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

湖仓一体详解

直播｜分析型湖仓论坛

数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的融合之旅

数据湖 vs 数据仓库：大厂为何总爱“湖仓并用”？

数据湖分析技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的融合

数据湖计算的主流趋势：Serverless、多引擎查询与湖仓一体深度分析

数字化转型中数据底座“湖仓一体化”

2022年中国湖仓一体平台市场研究报告｜爱分析报告

数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐