照片拍摄于2014年夏，北京王府井附近 大家好，我是一哥，今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。...1，数据入湖环境准备 以Flink SQL CDC方式将实时数据导入数据湖的环境准备非常简单直观，因为Flink支持流批一体功能，所以实时导入数据湖的数据，也可以使用Flink SQL离线或实时进行查询...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。
大数据领域经过近十年的高速发展，无论是实时计算还是离线计算、无论是数据仓库还是数据中台，都已经深入各大公司的各个业务。 "数据湖"这个概念从 2020 年中期开始频繁走入大众视野。...数据湖不是一个简单的技术，实现数据湖的方式多种多样，我们评价一个数据湖解决方案的成熟与否，关键在于其提供的数据治理、元数据管理、数据计算、权限管理的成熟程度。 湖仓一体才是未来？...在数据湖的发展过程中，Data Lakehouse（湖仓一体）数据架构被推上了风口浪尖。湖仓一体架构的出现结合了传统数据仓库和数据湖的优势。...大数据领域发展至今，各个领域已经非常成熟，无论是实时计算引擎 Flink 和 Spark，海量消息中间件 Kafka，各式各样的数据存储OLAP等已经形成了足够完善的数据解决方案体系。...user_id, amount, time_stamp FROM hive_catalog.hive_catalog_database.kafka_source_iceberg"); 到此，我们就完成了整个实时数据的入湖过程
摘要：本文介绍了 Dinky 功能实践系列的 Flink CDC 整库实时入仓入湖的分析。...内容包括： 前言 环境要求 源库准备 整库同步参数介绍 整库入湖 Hudi 整库入仓 StarRocks 整库入库 MySQL 整库同步 Kafka 整库入库 PostgreSQL 整库入仓 ClickHouse...StarRocks》 《打造 Flink + StarRocks+ Dinky 的极速统一分析平台》 《Dinky 扩展 iceberg 的实践分享》 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖...五、整库入湖 Hudi 作业脚本 EXECUTE CDCSOURCE demo_hudi2 WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = '192.168.0.4...order_status INTEGER NOT NULL -- Whether order has been placed ); 提交 Flink 整库同步作业 查看 PostgreSQL 数据
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。...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。...03 COS + Serverless 数据湖入湖解决方案 COS + Serverless 架构湖整体能力点及方案如下图所示，相关解决方案覆盖数据入湖，数据出湖，数据处理三大能力点，通过 Serverless...化封装为数据入湖，数据出湖提供更多能力拓展。
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
例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。...Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。...架构设计与解析 2.1 CDC数据实时写入MSK 图中标号1,2是将数据库中的数据通过CDC方式实时发送到MSK(Amazon托管的Kafka服务)。...总结 本篇文章讲解了如何通过EMR实现CDC数据入湖及Schema的自动变更。...使用Flink Hudi的Streaming Read 模式实现实时数据ETL，满足DWD和DWS层的实时Join和聚合的需求。
这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 2. 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。
这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 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。
Structured Streaming实时写入Iceberg目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据，不支持实时从Iceberg中读取数据，下面案例我们将使用...Structured Streaming从Kafka中实时读取数据，然后将结果实时写入到Iceberg中。...System.out.println(userLogBuffer.toString()) userLogBuffer.toString() }}三、编写Structured Streaming读取Kafka数据实时写入...Structuerd Streaming向Iceberg实时写入数据有以下几个注意点：写Iceberg表写出数据支持两种模式：append和complete，append是将每个微批数据行追加到表中。...实时向Iceberg表中写数据时，建议trigger设置至少为1分钟提交一次，因为每次提交都会产生一个新的数据文件和元数据文件，这样可以减少一些小文件。
以上是实时金融数据湖建设的第一个观点。 2....第六，数据存储的融合，分析数据统一存储的技术平台，符合入湖仓标准的数据按照要求放入，降低存储和运维成本。 ? 02 体系架构 1....实时金融数据湖架构 ■ 功能架构 首先来看一下实时金融数据湖的功能架构。在功能上，包括数据源、统一的数据接入、数据存储、数据开发、数据服务和数据应用。 第一，数据源。...数据开发服务：包括数据开发平台，自动化治理。 ? 2. 实时金融数据湖工程实践 下面讲一下实时金融数据湖的工程实践，主要针对实时结构化数据分析。...其中，实时数据 ETL 对应的是“直通式”实时场景架构，而数据湖平台对应的是“落地式”的实时应用场景架构。 ? ■ 实时金融数据湖特点 实时金融数据湖的特点有三点。 • 第一，开放性。
hudi_users2'; 方式二：INPUTFORMAT是org.apache.hudi.hadoop.realtime.HoodieParquetRealtimeInputFormat // 这种方式是能够实时读出来写入的数据...hudi/hudi_users3/20210414'; select * from hudi_users3_spark where `partition`='20210414'; // 创建可以实时读表数据的格式...hudi_users3/20210414'; select * from hudi_users3_spark_mor where `partition`='20210414'; 如果Spark-SQL读取实时...Spark-SQL想读取Hudi数据，字段类型需要严格匹配 ? 5....后续 目前使用小规模数据测试Flink CDC写入Hudi，后面我们准备用生产数据来走一波，看看Flink-CDC写入Hudi的性能和稳定性。
什么是数据湖 数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。...但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖？有不同的定义。...关于数据湖的定义其实很多，但是基本上都围绕着以下几个特性展开。 1、 数据湖需要提供足够用的数据存储能力，这个存储保存了一个企业/组织中的所有数据。...2、 数据湖可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 3、 数据湖中的数据是原始数据，是业务数据的完整副本。数据湖中的数据保持了他们在业务系统中原来的样子。...，让实时数据湖变得水到渠成； 流批操作可以共享同一张表； 版本概念，可以随时回溯，避免一次误操作或者代码逻辑而无法恢复的灾难性后果。
hudi_users2'; 方式二：INPUTFORMAT是org.apache.hudi.hadoop.realtime.HoodieParquetRealtimeInputFormat // 这种方式是能够实时读出来写入的数据...hudi/hudi_users3/20210414'; select * from hudi_users3_spark where `partition`='20210414'; // 创建可以实时读表数据的格式...Spark-SQL想读取Hudi数据，字段类型需要严格匹配 5....后续 目前使用小规模数据测试Flink CDC写入Hudi，后面我们准备用生产数据来走一波，看看Flink-CDC写入Hudi的性能和稳定性。 6....CDC 一文彻底理解Apache Hudi的清理服务 对话Apache Hudi VP，洞悉数据湖的过去现在和未来 基于 Apache Hudi 构建实时数据湖在百信银行的实践 17张图带你彻底理解
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。...这里的数据是使用临时脚本手动准备的。 流——这里的数据是半实时的，来自事件中心，并在通过流分析等特定于流的工具进行处理后登陆。一旦登陆，就没有进一步的数据处理——湖本质上是一个批处理工具。...文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构： 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。
合集内容 Building The Real-time Datalake at ByteDance （00:00:00-00:22:47） Flink CDC 如何简化实时数据入湖入仓（00:22:48...字节跳动超大数据量场景下 CDC 入 Hive 数仓遇到的挑战； 2. 数据湖选型过程与思考； 3. 入湖技术方案以及我们做的优化； 4. 业务落地场景和收益； 5. 未来的计划。...Flink + Iceberg 构建网易湖仓一体 Speakers: 马进: 网易数据科学中心在线数据和实时计算团队负责人 负责集团分布式数据库，数据传输平台，实时计算平台，实时数据湖等项目，长期从事中间件...最后，我们会通过一个 demo 来演示如何用简单的 Flink SQL 完成近实时数据湖的经典场景：包括双流 join 入湖、流读变更流、增量查询、TimeTravel 等，用 Flink SQL 玩转近实时数据湖就是如此简单...日志表数据入湖的挑战和解决方案； 3. CDC 表数据入湖的最佳实践； 4. Iceberg 社区 Flink 模块现状和进展。
背景 iceberg简介 flink实时写入 准备sql client环境 创建catalog 创建db 创建table 插入数据 查询 代码版本 总结 背景 随着大数据处理结果的实时性要求越来越高，越来越多的大数据处理从离线转到了实时...Flink消费kafka等实时数据流。然后实时写入hive，在大数据处理方面有着广泛的应用。...如何实时同步这些cdc数据到hive仓库呢，包括ddl和dml 如果你有上面的需求，那么你可以考虑一下数据湖了，目前开源的数据湖技术主要有以下几个：delta、hudi、iceberg，但是侧重点有所不同...但是目前世面上这些数据湖技术都与spark紧密绑定。...而我们目前实时计算主要以flink为主，而且我个人觉得未来实时计算也将以flink为主，所以我选择了iceberg为我们的数据湖，虽然他有一些功能不是很完善，但是有着良好的抽象，并且不强制绑定spark
本期为系列文章第四弹，将以 MySQL → Doris 的数据同步任务为例，介绍 Tapdata Cloud 如何简化数据实时入湖入仓，让业务系统的数据变动稳定连续地实时复制到数据湖或数仓，为实时分析提供新鲜的原始数据...HTTP 接口进行微批量推送写入和 JDBC 中使用 Insert 实时推送写入 Tapdata Cloud：如何优化数据入湖入仓架构？ ...传统数据入湖入仓架构，一般存在全量、增量链路分离；链路长且复杂，维护困难；依赖离线调度分析，延时较大等缺陷。...面对这些问题，作为一款开箱即用的实时数据服务，Tapdata Cloud 基于自身技术优势，为新一代数据入湖入仓架构提供了更具实践价值的解题思路——链路更短、延迟更低、更易维护和排查。...（Tapdata Cloud 3.0 现已开放内测通道，点击文末「阅读原文」即可申请） 借助 Tapdata Cloud 全量增量一体的实时同步能力，可以实现极简的数据入湖入仓架构——读取源库的全量和增量数据
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...随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀，业界最近几年就一直聚焦并探索于实时数仓建设。...Kappa架构中实时处理实现。...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
本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 •实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践...实时数据落地需求演进 实时平台上线后，主要需求是开发实时报表，即抽取各类数据源做实时etl后，吐出实时指标到oracle库中供展示查询。...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
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