出现的一个常见问题是何时使用数据仓库与数据湖。我们敦促您将数据湖和数据仓库视为互补的解决方案，它们可以协同工作，帮助您从数据中获得关键见解。数据湖是存储来自各种来源的所有类型数据的存储库。...文件夹还具有与之关联的访问控制列表 (ACL)，有两种类型的 ACL 与文件夹关联——访问 ACL 和默认 ACL，您可以在此处阅读有关它们的更多信息。 对象/文件：文件是保存可以读/写的数据的实体。...虽然 ADLS Gen2 支持在不施加任何限制的情况下存储所有类型的数据，但最好考虑数据格式以最大限度地提高处理管道的效率并优化成本——您可以通过选择正确的格式和正确的文件大小来实现这两个目标。...分区方案# 有效的数据分区方案可以提高分析管道的性能，还可以降低查询产生的总体事务成本。简单来说，分区是一种通过将具有相似属性的数据集分组到一个存储实体（例如文件夹）中来组织数据的方法。...当您的数据处理管道查询具有相似属性的数据（例如过去 12 小时内的所有数据）时，分区方案（在这种情况下，由 datetime 完成）让您跳过不相关的数据，只寻找那些你要。
在之前的博客中，我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性，但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导，涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖...在这里，数据科学家、工程师和分析师可以自由地进行原型设计和创新，将他们自己的数据集与生产数据集混合在一起。这类似于在初始价值评估期间有用的自助服务分析 (BI) 的概念。...每个文件夹都有相同schema 和相同格式/类型的文件 虽然许多使用基于时间的分区有许多选项可以提供更有效的访问路径。...选择最合适的格式通常需要在存储成本、性能以及用于处理和使用湖中数据的工具之间进行权衡。工作负载的类型也可能影响决策，例如实时/流式传输、仅附加或 DML 繁重。...支持 ADLS gen2 的 Azure 服务。 支持的 Blob 存储功能。 其他重要考虑因素。 请注意，限制、配额和功能在不断发展，因此建议您继续检查文档以获取更新。
背景 我们已经看到，人们更热衷于高效可靠的解决方案，拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力。在数据湖中，用户基于一组数据生成报告是非常常见的。随着各种类型的数据汇入数据湖，数据的状态不会一层不变。...由于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和对象存储类似于文件系统，因此它们不是为提供事务支持而设计的。在分布式处理环境中实现事务是一个具有挑战性的问题。...其关键特性如下： 1.文件管理 Hudi在DFS上将表组织为basepath下的目录结构。表被划分为分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，类似于Hive表。...3.表类型 Hudi支持的表类型如下： 写入时复制：使用专有的列文件格式（如parquet）存储数据。在写入时执行同步合并，只需更新版本并重写文件。...利用快照查询时，copy-on-write表类型仅公开最新文件切片中的基/列文件，并保证相同的列查询性能。
一、什么是数据湖? 数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。...首先，数据湖是开放格式的，因此用户可以避免被锁定在数据仓库这样的专有系统中，而数据仓库在现代数据体系结构中已经变得越来越重要。数据湖还具有高度的持久性和低成本，因为它们具有扩展和利用对象存储的能力。...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。...（3）缺乏安全特性 由于缺乏可见性和删除或更新数据的能力，数据湖很难得到妥善的保护和治理。这些限制使其很难满足监管机构的要求。...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。 流批融合 准实时场景下实现流批统一：同源、同计算、同存储。 2.
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...Azure Synapse Analytics 平台可以描述为具有以下组件： 图形 ELT/ETL 工具，名为 Pipelines，用于数据摄取和处理。...与 Azure Data Lake Storage Gen2 云存储服务和 Azure AD 权限管理的自然连接 据我所知，类似的整体框架是独一无二的，尚未由任何其他云提供商提供。...但是，在获得一些经验之后，我个人的回答是肯定的，至少在某种程度上是肯定的。首先，组件之间存在真正的集成。例如，可以定义可从多个工具访问的通用关系数据库类型表。...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。
从数据中发掘更多价值：数据仓库和数据市场由于只使用数据中的部分属性，所以只能回答一些事先定义好的问题；而数据湖存储所有最原始、最细节的数据，所以可以回答更多的问题。...具有更好的扩展性和敏捷性：数据湖可以利用分布式文件系统来存储数据，因此具有很高的扩展能力。开源技术的使用还降低了存储成本。数据湖的结构没那么严格，因此天生具有更高的灵活性，从而提高了敏捷性。...1) Hudi Apache Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。...Schema与表的Schema是否兼容的能力，并提供显示增加列和自动更新Schema的能力； 数据表操作(类似于传统数据库的SQL)：合并、更新和删除等，提供完全兼容Spark的Java/scala API...传统的数据处理流程从数据入库到数据处理通常需要一个较长的环节、涉及许多复杂的逻辑来保证数据的一致性，由于架构的复杂性使得整个流水线具有明显的延迟。
出于多种原因，用Hadoop（包括Spark）作数据湖的有着相当大的势头。它利用低TCO商品硬件水平扩展，允许模式读取（用于接受各种各样的数据），是开源的，并且包含具有SQL和通用语言的分布式处理层。...通过HDFS，您可以在为仅附加文件的情况下决定如何将数据编码（从JSON到CSV，再到Avro等），这取决于您，因为HDFS只是一个文件系统而已。...索引是仍然重要的 大多数熟悉RDBMS的技术人员意识到，从表达式查询能力和二级索引中快速查询（即使是RDBMS的固定模式，高TCO和有限的水平缩放使其难以用作数据湖）具有巨大的价值。...您可以使用其中一些数据库将数据写入Data Lake，但如果您还想根据业务需求灵活地使用二级索引来同时读取数据，那么它将不符合您的要求。...我发现一些公司现在正在做的就是将他们的数据复制到Hadoop中，将其转换完成，然后把它复制到其他地方用来做任何有价值的事情。为什么不直接从数据湖中获取最大价值？
Hudi 是一个丰富的平台，用于在自我管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖，同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...在 LakeHouse 中执行增量 Upsert 每个人在构建事务数据湖时面临的主要挑战之一是确定正确的主键来更新数据湖中的记录。...解决方案： AWS Data Migration Service 可以配置为具有可以添加具有自定义或预定义属性的附加标头的转换规则。...在构建数据湖时，会发生频繁的更新/插入，从而导致每个分区中都有很多小文件。...一旦选择了一种存储类型，更改/更新到另外一种类型可能是一个繁琐的过程（CoW变更为MoR相对轻松，MoR变更为CoW较为麻烦）。因此在将数据迁移到 Hudi 数据集之前选择正确的存储类型非常重要。
我们转向了基于阿里巴巴OSS（类似于AWS S3的对象存储）的统一数据湖解决方案，以遵循多集群、共享数据架构(Multi-cluster,Shared-data Architecture)的设计原则提供集中位置来存储结构化和非结构化数据...这种体系结构使我们能够按原样存储数据， 而不必先对数据进行结构化，并运行不同类型的分析以指导更好的决策，通过大数据处理，实时分析和机器学习来构建仪表板和可视化。...在数据入湖前，将对应的OSS路径挂载至alluxio文件系统中，然后设置Hudi的"--target-base-path"参数 从oss://... 改为 alluxio://... 。...在同步期间，数据跨多个文件系统流动，从生产OSS到线下数据湖集群HDFS，最后同步到机器学习集群的HDFS。...于是我们引入Alluxio,将多个文件系统都挂载到同一个Alluxio下，统一了命名空间。端到端对接时，使用各自的Alluxio路径，这保证了具有不同API的应用程序无缝访问和传输数据。
这种固有的性能限制促使大多数用户将数据从数据湖仓库复制到专有数据仓库，以实现他们所需的查询性能。但这是一种昂贵的变通方法。...讽刺的是，本应技术上增强其效用的向另一个数据仓库摄入数据的行为本身，对数据治理构成了严峻的挑战。您如何确保所有副本都得到一致更新？您如何防止不同副本之间的差异？...这种操作不仅高效，而且对于实现低查询延迟至关重要，使得从数据湖仓库获得即时洞察成为可能。 设计良好的缓存框架 优化数据湖仓库查询的主要障碍之一在于从远程存储位置检索数据的高昂开销。...当与数据湖文件格式(如Parquet或优化的列式(ORC))中的列存储结合使用时，它允许以更大的批次处理数据，显著提高了联机分析处理(OLAP)查询的性能，特别是涉及连接操作的查询。...尽管它具有变革性的潜力，但诸如高效查询性能等挑战仍然存在。创新解决方案如MPP查询执行、缓存框架和系统级优化可能弥合这些差距，并使企业能够享受湖仓库的所有好处，而无需承受任何缺点。
奖章架构[5]提供了一种很好的方法来概念化这一点，因为数据会针对不同的用例进行转换。典型的“现代数据栈”是通过使用点对点数据集成工具将操作数据复制到云数据仓库上的“青铜”层而诞生的。...由于每种方法都有特定于某些工作负载类型的优势，因此组织最终会同时维护数据仓库和数据湖。为了在源之间整合数据，它们将定期在数据仓库和数据湖之间复制数据。...维持如图 2 所示的架构具有挑战性、成本高昂且容易出错。在湖和仓库之间定期复制数据会导致数据过时且不一致。...数据湖仓一体为云存储中的数据湖添加了事务层，使其具有类似于数据仓库的功能，同时保持了数据湖的可扩展性和成本状况。...现在可以使用强大的功能，例如支持使用主键的更新插入和删除的可变数据、ACID 事务、通过数据聚类和小文件处理进行快速读取的优化、表回滚等。 最重要的是它最终使将所有数据存储在一个中心层中成为可能。
目前发表的大多数比较文章似乎仅将这些项目评估为传统的仅附加工作负载的表/文件格式，而忽略了一些对现代数据湖平台至关重要的品质和特性，这些平台需要通过连续的表管理来支持更新繁重的工作负载。...Apache Hudi 并发控制比其他数据湖平台（文件级别）更精细，并且针对多个小更新/删除进行了优化的设计，在大多数现实世界的情况下，冲突的可能性可以大大降低到可以忽略不计。...基本思想是当您的数据开始演变，或者您只是没有从当前分区方案中获得所需的性能价值时，分区演变允许您更新分区以获取新数据而无需重写数据。...数据是高维和稀疏的。表格列的数量范围从 1,000 到 10,000+。而且有很多复杂的数据类型。”...许多过去在市场时间之后或之前以每日节奏运行的批处理管道必须以每小时或更高的频率运行，以支持不断发展的用例。很明显，我们需要更快的摄取管道将在线数据库复制到数据湖。”
日志格式如下所示，该update操作的内容的name字段从tom更新为了jerry。...众所周知，大数据中的行级删除不同于传统数据库的更新和删除功能，在基于HDFS架构的文件系统上数据存储只支持数据的追加，为了在该构架下支持更新删除功能，删除操作演变成了一种标记删除，更新操作则是转变为先标记删除...这个问题类似于Kafka是否可以保证全局顺序性，答案是否定的，也就是不可以全局保证数据生产和数据消费的顺序性，但是可以保证同一条数据的插入和更新的顺序性。...最后启动Flink任务实时写入数据湖，且从Kafka中指定消费时间要早于批量同步的数据，因为存在主键，数据库提供upsert的能力，对相同主键的数据进行更新覆盖。...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。 4.2 准实时数仓探索 本文对数据实时入湖原理做了比较多的阐述，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。
下图是具有计算生态系统的数据湖 在整篇文章中我们使用指标“数据新鲜度”来比较下面不同的数据摄取架构，此指标为源数据库中的表中发生的更改在相应的 Data Lake 表中可见提供了时间延迟。 3....许多过去在市场交易时间之后或之前以每日节奏运行的批处理管道必须以每小时或更高的频率运行，以支持不断发展的用例。很明显我们需要更快的摄取管道将在线数据库复制到数据湖。 4....•数据摄取作业定期或以连续方式拖尾队列并更新数据湖“原始”表。 下图是增量摄取组件 中间更改日志队列允许分离两个阶段之间的关注点，这两个阶段将能够独立运行，并且每个阶段都可以暂停而不影响另一个阶段。...下图是使用引导架构的增量摄取架构 从专用只读副本进行快照具有局限性，例如副本端的 I/O 瓶颈以及 24 * 7 在线维护只读副本的成本开销。...管理 Postgres 模式更新 我们的业务是将表从在线 OLTP 世界复制到 Data Lake 世界，复制的数据不是不透明的，而是具有适当的模式，并且复制管道保证了将在线表模式转换为数据湖的模式的明确定义的行为
数据湖是什么？ 数据湖（Data Lake）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。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。...数据科学家可能会用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。而数据仓库就是数据仓库非常适用于月度报告等操作用途，因为它具有高度结构化。 在架构中数据湖通常，在存储数据之后定义架构。...而数据仓库从数据湖中抽取数据加工处理后，通过维度或者是范式建模等方式规范化数据湖里的数据。...文件去管理数据，meta 文件的角色类似于数据库的 catalog/wal，起到 schema 管理、事务管理和数据管理的功能； 都采用了 schema 的概念去强制结构化数据，以避免低质量数据； 都不依赖于底层存储系统...结论 Delta Lake、Hudi、Iceberg 在某种程度上都解决了在分布式文件系统上实现流处理更新的问题，通过使用 meta 文件管理数据和后台进程合并文件的操作，尽可能地解决了像 HDFS 这样的分布式文件系统普遍存在的小文件的问题
Presto 专为具有内存执行的高性能交互式查询而构建，主要特征包括： • 从 1 到 1000 个 Worker 的高可扩展性 • 支持广泛的 SQL 用例的灵活性 • 高度可插拔的架构，通过安全、事件监听器等的自定义集成...它需要构建数据集市/多维数据集，然后从源到目标集市进行连续 ETL，从而导致额外的时间、成本和数据重复。同样数据湖中的数据需要更新并保持一致，而无需运营开销。...Hudi数据管理 Hudi 有一种基于目录结构的表格式，并且该表将具有分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹。它具有支持快速更新插入的索引功能。...更新记录到基于行的增量文件，直到压缩，这将产生新版本的列文件。...基于这两种表类型，Hudi 提供了三种逻辑视图，用于从数据湖中查询数据 • 读取优化——查询查看来自 CoW 表的最新提交数据集和来自 MoR 表的最新压缩数据集 • 增量——在提交/压缩后查询看到写入表的新数据
维护工作大大减少，并且具有出色的编程 API 接口。 3. 数据湖文件格式：适用于云的文件格式，具有面向列、压缩良好并针对分析负载进行了优化。...想象一下一次插入数百个文件。它们是上述其中一种开源数据湖文件格式，可优化列存储并高度压缩，数据湖表格式允许直接从数据湖中高效地查询数据，不需要进行转换。数据湖表格式是数据湖文件格式的引擎。...你需要对所有文件进行聚类，记录模式，同时读取和更新所有文件，找到一种备份和回滚的方法，以防你犯了错误，编写模拟更新或删除语句的繁重函数等等。...这就是为什么会出现这些数据湖表格式，因为每个人都需要它们并创建了一个标准。 DML 和 SQL 支持：选择、插入、更新插入、删除 直接在分布式文件上提供合并、更新和删除。...无论是从流还是批处理中读取都没有关系。开箱即用的 MERGE 语句适用于更改应用于分布式文件的流式传输情况。这些数据湖表格式支持单个 API 和目标接收器。
CDH6.2中提供了一种新类型的集群，称为计算集群(Compute cluster)。...使用一个单独的复制进程，BDR可以将Hive数据从HDFS拉取到S3/ADLS集群，并使用“Hive-on-cloud”模式，其中目标Hive Metastore会将table的location更新到指向...3.2 复制到ADLS Gen2或从ADLS Gen2复制 您现在可以将HDFS数据或Hive数据复制到ADLS Gen2或从ADLS Gen2复制。...Cloudera Issue: OPSAPS-46864 增强的许可证强制执行 – KMS配置 尽管KMS将保持正常运行，但Cloudera Manager将不允许在新许可证文件中指定的停用日期之后更改...令牌具有最大生命周期，超过该生命周期就不能再续订令牌。
通过将安全功能隔离和最小权限原则应用于您的云安全程序，您可以显着降低外部暴露和数据泄露的风险。 云平台加固 从唯一的云帐户开始隔离和强化您的云数据湖仓一体平台。...如果您计划在您的云帐户中存储任何类型的敏感数据并且不使用到云的私有链接，则流量控制和可见性至关重要。使用云平台市场中提供的众多企业防火墙之一。...防火墙应该是您的云基础设施中唯一具有公共 IP 地址的组件。创建明确的入口和出口策略以及入侵防护配置文件，以限制未经授权的访问和数据泄露的风险。...执行日志管理策略的最常用方法是将日志实时复制到集中存储库，以便对其进行访问以进行进一步分析。商业和开源日志管理工具有多种选择；它们中的大多数都与 AWS CloudWatch 等云原生产品无缝集成。...限制删除和更新访问的强大授权实践对于最大限度地减少来自最终用户的数据丢失威胁也至关重要。
1、什么是数据湖？ 数据湖是一种技术系统，可以大批量并且廉价的分析结构化和非结构化数据资产。 其实很简单，数据湖的最大魅力在于可以分析一切类型的数据。...自 2010 年首次提出“数据湖”一词以来，采用数据湖架构的组织数量呈指数级增长。它们支持多种分析功能，从数据的基本 SQL 查询到实时分析，再到机器学习。...小文件问题的解决方案是运行定期维护作业，将数据压缩到理想大小以进行有效分析。 分区 和查询效率：类似于在仓库表上添加索引的概念，数据湖资产可以通过使用分区来优化聚合或过滤某些字段。...共享驱动器：如果没有适当的工作流程和治理，数据湖很容易类似于共享文件夹，多人在其中放置文件，而无需考虑其他用户的预期要求。适当的工作流程是必要的，以避免湖成为数据沼泽。...7、如何避免数据沼泽 数据沼泽是数据湖的退化状态。湖中的表要么返回不准确的数据，要么文件损坏并且查询完全停止运行。 必须保持对插入生产数据集的任何数据的质量和属性有充分的认识。
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