湖仓一体是一种供应链管理的概念,它指的是将仓储和物流的功能整合在一起,实现仓库和物流的一体化。这种模式可以帮助企业减少库存成本、提高库存周转率、减少运输成本、提高运输效率,同时也可以帮助企业更好地满足客户需求,提高客户满意度。
在实现湖仓一体的过程中,需要考虑以下几个方面:
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希望以上答案能够帮助您更好地理解湖仓一体的概念和实现方式。
建议可以从需求的角度去切入理解这些大数据概念和技术,不要过于追求准确的定义。...湖仓价值的交点 (以上图片来自阿里云) How:业界怎么做湖仓一体?...以下列举了业界实现的方案: 阿里云 MaxCompute+Hologres 阿里云 EMR+Sarrocks 华为云 湖仓一体 字节跳动 基于Doris的湖仓一体探索 字节跳动-火山引擎 湖仓一体云服务...7.B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践 8.亚马逊湖仓一体 9.构建切实有效的湖仓一体架构 作者简介 叶强盛 腾讯云开发者社区【技思广益·腾讯技术人原创集】作者 腾讯后台开发工程师,目前负责腾讯天穹大数据...如何基于标准化的OpenTelemetry构建APM探针能力 DevOps难以落地之谜,揭开DevOps的神秘面纱! 看完这篇,轻松get限流!
建议可以从需求的角度去切入理解这些大数据概念和技术,不要过于追求准确的定义。...以下讨论数据湖、数据仓库、湖仓一体都是基于用户的数据是海量且复杂多元的。...以下列举了业界实现的方案阿里云 MaxCompute + Hologres图片阿里云 EMR + Sarrocks图片华为云 湖仓一体图片字节跳动 基于Doris的湖仓一体探索图片字节跳动-火山引擎 湖仓一体云服务图片...链接5 4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台。链接6 大数据发展20年,“仓湖一体”是终局?链接7 B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践。链接8 亚马逊湖仓一体。...链接9 构建切实有效的湖仓一体架构。 链接
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?...由于这些原因,数据湖的许多功能尚未实现,并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 2.湖仓一体化为什么诞生?...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。
五、汽车之家湖仓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构建湖仓一体架构,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....CDC 数据入湖 ① 支持 Bucket Upsert 场景下,需要确保同一条数据写入到同一 Bucket 下,这又如何实现?...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。...架构收益 - 准实时数仓 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仓建设提供了基础的架构验证。准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储,是真正的批流一体。
本文主要介绍为了应对以上挑战,我们在湖仓一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要湖仓一体 在讨论这个问题前,我们可能首先要明确两个概念:什么是数据湖?什么是数据仓库?...,进行从ODS,DWD,DWB到ADS等各个业务数仓的分层建设,本质上我们是主要是基于数据湖的架构进行业务数仓的建设,如何提升这部分场景的查询效率,使用成本和用户体验是我们在这方面工作的核心内容。...湖仓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湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。...B站的湖仓一体实践 对于B站的湖仓一体架构,我们想要解决的问题主要有两个:一是鉴于从Hive表出仓到外部系统(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仓的必要性...我们基于Iceberg构建了我们的湖仓一体架构,在具体介绍B站的湖仓一体架构之前,我觉得有必要先讨论清楚两个问题,为什么Iceberg可以构建湖仓一体架构,以及我们为什么选择Iceberg?
其次,您可以订阅数据湖仓服务,例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征,介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。...PaaS 数据湖仓 平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。...SaaS 数据湖仓 软件即服务 (SaaS) 数据湖仓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数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品(亚马逊网络服务)。...数据湖仓一体的好处 运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。...CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品,可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。
数据湖、数据仓、湖仓一体发展历程 (来源:Databricks官方) 随着企业数字化驶入深水区,对于数据使用场景也呈现多元化的趋势,过去容易被企业忽略的数据,开始从幕后走到台前,如何为众多场景选择一款合适的数据库产品...为此,这篇文章我们将主要分析: 1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么? 2、架构演进,为什么说湖仓一体代表了未来? 3、现在是布局湖仓一体的好时机吗?...01:数据湖+数据仓≠湖仓一体 在湖仓一体出现之前,数据仓库和数据湖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?...这里需要注意的是,“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”,这是一个极大的误区,现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构,一个大的数仓拖着多个小的数据湖,这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力...02:为什么说湖仓一体是未来? 回归开篇的核心问题:湖仓一体凭什么能代表未来? 关于这个问题,我们其实可以换一个问法,即在数据智能时代,湖仓一体会不会成为企业构建大数据栈的必选项?
随着技术的不断发展,我们预计湖仓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。 具体怎么实现湖仓一体? 既然湖仓一体这么好,那么,应该怎么样来实现湖仓一体呢?...实现湖仓一体化是一个综合性的挑战,涉及到从技术选型到架构设计,再到数据治理和集成的多个方面,下面我们将详细探讨如何实现这一复杂过程的每个关键步骤。 1....确定业务需求和目标 实现湖仓一体化的首要步骤,是明确企业的业务需求和目标,这包括理解企业希望通过一体化实现的具体业务目标,如提高数据分析的效率、降低成本或改善数据治理。...此外,设计合理的数据流是至关重要的,这涉及到数据如何从各个源流向数据湖,如何被转化、加工并最终存储于数据仓库中。 4....通过整合数据湖和数据仓库的优势,企业能够有效解决信息孤岛问题,提升数据处理效率,并加快对市场变化的响应。这种一体化策略不仅涵盖了技术层面的创新,更体现了对业务流程和数据治理的深入理解。
在这篇由两部分组成的博客文章中,我们将向您展示如何在 CDP 中使用 Iceberg 来构建一个开放的湖仓,并利用从数据工程到数据仓库再到机器学习的 CDP 计算服务。...在第一部分中,我们将重点介绍如何在 CDP 中使用 Apache Iceberg 构建开放式湖屋;使用 CDE 摄取和转换数据;并利用时间旅行、分区演变和对 Cloudera 数据仓库上的 SQL 和...让我们看一下如何使用 Impala 来利用这个 Iceberg 表来运行交互式 BI 查询。...d.origin = oa.iata AND d.dest = da.iata AND oa.country da.country ; 总结 在第一篇博客中,我们与您分享了如何使用...在示例工作流中,我们向您展示了如何使用 Cloudera 数据工程 (CDE) 将数据集摄取到Iceberg表中,执行时间旅行和就地分区演化,以及使用 Cloudera 数据仓库应用细粒度访问控制 (FGAC
Hudi介绍 概述 架构图 核心概念 Timeline 文件布局 索引 表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解 流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 湖仓一体...表类型与查询 Hudi中表的索引、文件结构、流式原语、时间轴上的操作都是由表类型决定的(如何写入数据)。而查询类型表示了如何把数据提供给查询(如何读取数据)。...hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行 启动HDFS集群 启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序 湖仓一体...DataSourceOptions.scala 配置项请参考:http://hudi.apache.org/docs/configurations.html#read-options 推荐阅读 触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践...Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用 通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案 实时数据湖:Flink CDC流式写入Hudi Debezium-Flink-Hudi
由于这些原因,数据湖的许多功能尚未实现,并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 02 数据湖+数据仓=湖仓一体? 在湖仓一体出现之前,数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。...07 湖仓一体落地路径与成本 A:现在大多数企业都已经有了自己的一套大数据架构,他们如何基于已有的架构落地湖仓一体?有哪些可行的落地路径?成本可能主要会来自哪里?...现在是采用湖仓一体的好时机吗? Q:现在大多数企业都还没有用到湖仓一体的新架构,他们要么选择了数据湖方案,要么选择了数仓方案。湖仓一体作为一个新兴架构,很多企业目前还在早期探索阶段。...其次,对于自建湖仓一体的企业,他们会遇到的挑战主要是湖仓一体的高复杂度,特别是湖仓之间如何协同的问题,这里面涉及到两套系统存储打通的问题、元数据一致性问题、湖和仓上不同引擎之间数据交叉引用的问题,以及带宽问题...另外,由于湖仓一体架构底层是一个二元体系,那向上面向用户的时候,用户是不是能看到两个体系?如果用户能够看到两个体系的话,如何区分和引导?如果用户看不到的话,那底下开发需要做什么样的封装?
通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力,替换了 Clickhouse ,升级为湖仓一体架构,并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务,实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。...基于 Apache Doris 的湖仓一体架构快手基于 Apache Doris 升级为湖仓一体分析平台,新架构如图所示:从下至上,主要分为以下几个层级:数据加工层:数据源数据同步到数据湖仓(Hive/...接下来重点介绍整个湖仓一体架构中,缓存服务和自动物化服务方面的功能和实践经验。...结束语引入 Apache Doris,使快手成功从湖仓分离架构升级到湖仓一体架构。...后续,快手将会进一步探索 Doris 在湖仓一体下的应用实践。
湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。...本文关注arrow执行器式如何实现高性能。
为此,网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。...同时希望新引擎符合实时数仓及湖仓一体发展趋势。...基于以上需求,经过深入评估,我们最终选择了 Apache Doris 作为 OLAP 解决方案,以下是具体的选型依据: 基于 Apache Doris 构建 全新的湖仓一体架构 随着 Apache Doris...湖仓一体的能力日趋成熟,我们基于 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构,并针对不同应用场景设计了不同的数据解决方案: 数仓分层存储:将数据实时写入 Apache Doris 中,所有热数据的查询均在...全新的湖仓一体架构充分结合了仓和湖的能力,实现存储和查询的统一,并基于 Apache Doris 物化视图等能力可以进一步简化数据建模加工、实现数据湖查询加速等能力。
为此,可通过建设实时数仓解决上述问题,实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求,依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术,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等数据湖技术发展,依托数据湖底座的湖仓一体实时数仓建设正在兴起,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,湖仓一体实时数仓弥补了传统数仓对于数据实时处理能力的不足...• 三是提升企业级数据分析整合能力,湖仓一体实时数仓打破了数据湖与数据仓库割裂的体系,将数据湖的灵活性、数据多样性以及丰富的生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合。...实时数仓建设关键技术 3.1 实时数据入湖 实时数据入湖是湖仓一体实时数仓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,湖仓一体实时数仓借助Hudi数据湖存储引擎对实时流数据进行摄入存储...未来展望 湖仓一体实时数仓将数据湖的灵活性、数据多样性、丰富生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合,对实时数据模型建设具有重要价值。
数据湖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湖中。 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湖,还是选择数据仓库? 选择数据湖,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。...湖仓一体,即打通数据仓库和数据湖两套体系,让数据和计算在湖和仓之间自由流动,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《湖仓一体,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、详细阐述湖仓一体架构构建与探索思路、湖仓一体化平台应用实践案例...、最后提出了湖仓一体化平台未来发展趋势,推荐给大家阅读。
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。...湖里的“显性价值”数据可以流到仓里,甚至可以直接被数仓使用;而仓里的“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。...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。
/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。...数据管理能力成为新的关注点 数仓(中台)能力流行起来,如何用好数据成为企业的核心竞争力。...,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仓,哪些保留在数据湖,进而形成一体化 我们将在下一章详细介绍阿里云湖仓一体方案如何解决这三个问题。...4)自动数仓 湖仓一体需要用户根据自身资产使用情况将数据在湖和仓之间进行合理的分层和存储,以最大化湖和仓的优势。...构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术,DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装,屏蔽湖和仓异构集群信息,构建一体化的大数据中台,实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理
数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢?提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点,供数据团队考虑。...3.6 湖仓一体的好处 湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。...易于数据版本控制、治理和安全性:数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性,从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点 湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。...点击图片可查看完整电子表格 "湖仓一体与数据仓库与数据湖"仍然是一个持续的话题。选择哪种大数据存储架构最终取决于您正在处理的数据类型、数据源以及利益相关者将如何使用数据。...尽管数据湖仓一体结合了数据仓库和数据湖的所有优点,但我们不建议您为了数据湖仓一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求? 从头开始构建湖仓一体可能很复杂。
业界将这种直接建立在数据湖之上,却能同时覆盖数据湖与数据仓库存储场景的架构为湖仓一体(LakeHouse)。...然而开源表格式距离生产可用的湖仓一体架构还有着较大的鸿沟,在这个背景下网易在 2022 年开源了湖仓管理系统 ——Arctic。...现在大部分开源的数据湖表格式都要求用户投入大量的精力来维护你数据湖表中的文件结构,稍不留神表的查询性能就可能出现较大的下滑。 湖仓优化的需求与难点 湖仓上有两类常见的优化需求:文件合并与文件清理。...过多的碎片文件会造成数据膨胀,进一步降低湖仓表的读取性能,故及时得合并碎片文件到用户的预期大小对湖仓表的性能至关重要。...如何执行优化任务:随着表的增多,可能同事存在较多的优化任务,如何保证这些优化任务能够快速完成,在出现异常时能够自动恢复,并且能保证优化资源的利用率是另外一个需要解决的问题。
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