DTStack/flinkx gitee开源项目：https://gitee.com/dtstack_dev_0/flinkx 「表格存储」是 NoSQL 的数据存储服务，是基于云计算技术构建的一个分布式结构化和半结构化数据的存储和管理服务...接下来呢，本文就以应用侧调整为双写模式为例，详细说明OTS数据迁移、校验过程。 其中OTS数据迁移流程具体如下图所示： ?...三、正式迁移阶段 1、OTS数据静默 OTS的数据静默主要是通过观察对应表的数据是否存在变化来判断，校验方式主要包括行数统计、内容统计。...1）行数统计 因OTS本身不提供count接口，所以采用在hive创建OTS外部表的方式，读取OTS数据并计算对应数据表的行数，具体操作如下： 创建外部表 启动hive，创建上述数据表对应的外部表；为提高统计效率...2）目标环境数据统计 a、行数统计 因OTS本身不提供count接口，且目标环境ODPS支持创建OTS外部表，所以采用在ODPS创建OTS外部表的方式，读取OTS数据并计算对应数据表的行数，具体操作如下
概述： 什么是数据湖，数据湖（Data Lake）以集中式存储各种类型的数据，包括：结构化、半结构化、非结构化数据。...高效数据计算： 丰富的数据存储类型和共享能力，支持存储结构化、半结构化、非结构化数据，同时可以适配多种不同的计算平台，避免数据孤岛与无效的数据拷贝 安全数据管理： 支持数据目录功能，智能化的管理海量的数据资产...，由于namespaceservice近乎实时写入OTS的特点，元数据节点更换，甚至集群整体迁移也非常容易。...提供存储统一的元数据管理视图：将各类存储系统（对象、文件、日志等系统）上数据进行结构化既能方便数据的管理，也因为有了统一的元数据，才能进行下一步的分析和处理 丰富的计算引擎，各类引擎，通过统一的元数据服务视图访问和计算其中的数据...数据湖元数据服务架构 元数据服务上层是引擎接入层 提供各种协议的SDK和插件，能够灵活支持各种引擎的对接，满足引擎对于元数据服务的访问需要。
7月31日至8月1日，由开放原子开源基金会与 Linux 基金会联合开源中国发起，被誉为“全球开发者开源技术盛会”的 GOTC 全球开源技术峰会在深圳顺利举办。...原因是，以 Teradata、Vertica 和 Greenplum 为代表的数仓基于 MPP 架构，拓展性较差，跨节点关联计算瓶颈明显，而且不支持半结构化和非结构化数据；基于 Hadoop 架构的数据湖...、大数据平台由于是开放式架构，横向扩展性强，能以原始格式存储数据而无需对数据进行结构化处理，一度占据大数据技术“顶流”地位，直到近期数据中台的概念横空出世，但数据中台的技术底层仍然以大数据平台的技术为基础...这也正是 Tapdata 在做的事情——打造一个“务实”的实时数据服务平台。...||秉承开源精神，为开发者服务 为了加快实时 DaaS 架构的普及，释放企业实时数据的巨大价值，Tapdata 将坚持开放+开源战略。
而以开源Hadoop体系为代表的的开放式 HDFS 存储、开放的文件格式、开放的元数据服务以及多种引擎（Hive、Presto、Spark、Flink等）协同工作的模式，则形成了数据湖的雏形。...真正将数据湖概念推而广之的是AWS AWS构筑了一套以S3为中心化存储、Glue为元数据服务，E-MapReduce、Athena为引擎的开放协作式的产品解决方案。...数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。...数据湖优先的设计，通过开放底层文件存储，给数据入湖带来了最大的灵活性。进入数据湖的数据可以是结构化的，也可以是半结构化的，甚至可以是完全非结构化的原始日志。...数据经过统一但开放的服务接口进入数据仓库，数据通常预先定义 schema，用户通过数据服务接口或者计算引擎访问分布式存储系统中的文件。
而以开源 Hadoop 体系为代表的的开放式 HDFS 存储、开放的文件格式、开放的元数据服务以及多种引擎（Hive、Presto、Spark、Flink 等）协同工作的模式，则形成了数据湖的雏形。...AWS 构筑了一套以 S3 为中心化存储、Glue 为元数据服务，E-MapReduce、Athena 为引擎的开放协作式的产品解决方案。...数据湖优先的设计，通过开放底层文件存储，给数据入湖带来了最大的灵活性。进入数据湖的数据可以是结构化的，也可以是半结构化的，甚至可以是完全非结构化的原始日志。...数据经过统一但开放的服务接口进入数据仓库，数据通常预先定义 schema，用户通过数据服务接口或者计算引擎访问分布式存储系统中的文件。...2018年阿里云MaxCompute推出外表能力，支持访问包括OSS/OTS/RDS数据库在内的多种外部存储。
现在在数据服务领域，结构化数据类型已经有了较为成熟的解决方法，然而大部分的数据本身都是非机构化的，针对非结构化数据现今还没有通用的解决方案，因此建立一个统一的非结构数据服务平台对于数据处理具有重要意义。...虽然现在已经有了大量预处理模型，但是AI技术仍然很难落地的主要原因之一就是数据服务层的成本过高。其中最好的解决方案就是建立统一的非结构数据服务。...统一的非结构数据服务包含了四个方面的内容：基础的向量搜索的过程、结构化属性的标签、支持多模态、形成融合的打分机制。...该实验工具箱具有通用性、灵活性、可拓展、易理解、使用方便、开放性等多个优点。 ? 工具箱的模型训练过程主要是原始数据、数据预处理、处理数据、魔性训练四个步骤。...百度飞桨具备四大技术优势： 开放便捷的深度学习框架，支持动态图和静态图 超大规模深度学习模型训练技术 多端多平台部署的高性能推理引擎 产业级开源模型库，算法达到146个 ?
包括关系型数据库产品、非结构化数据管理产品、可视化工具、开放数据集、数据处理平台和数据服务平台六类标准。...主要包括开放数据集和数据服务平台两类标准。其中开放数据集标准主要针对向第三方提供的开放数据包中内容、格式等要求进行规范；数据数据服务平台标准是针对大数据服务平台所提出的功能性、维护性和管理性的标准。...在这部分，我们建议集中在通用的数据集、数据服务平台两方面。还有详细的标准清单，我就不介绍了。...，尚无针对大数据可视化工具、数据处理平台的标准；在大数据环境下，数据也成为产品，而针对开放数据集、数据服务平台等新兴产品和服务形态，尚缺乏相应的标准。...、数据服务平台类新型产品和服务形态的标准较为缺乏，急需研制。
类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。...IT系统使用数据，一般是需要使用数据服务。 总的来说，数据出湖的方式有三种，数据服务(API)，自助获取数据资产到租户，数据集成(ETL工具)。...数据服务(API) 在API中心检索数据服务，并进行API订阅。...那么，未来是否会直接开放数据湖数据的自助分析？对于将来数据探索，数据挖掘场景，我认为数据湖的数据才是真正的宝藏所在。...我觉得未来开放数据湖自助分析还是很有价值的，当然场景、方案还有待讨论。
无论是结构化、半结构化、非结构化的数据，对它来说，来者不拒！ 来，先上一张图? ? 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面，“超能打”。...数据湖算力引擎：基于腾讯云弹性容器服务EKS，开放的容器化的分析架构让数据分析功能可组合性更强，扩展性更强，资源利用率更高。...数据湖分析：既提供半托管的泛Hadoop服务，满足用户自定义需求，也提供全托管的数据服务，便于用户获取海量数据的洞察力。...一组数据可以展示它的强悍特性： 基于这两款数据湖产品，相比于本地自建大数据集群，数据湖构建时间减少了60%，数据分析计算性能提升35.5%，云端数据湖架构投入使用后可使存算数据量增长75%，配合其他大数据服务
图9.数据中台建设是数字化转型的关键支撑 中台战略核心是数据服务的共享。...数据中台建立后，会形成数据API，为企业和客户提供高效各种数据服务。 ?...图10.数据中台架构图 数据中台整体技术架构上采用云计算架构模式，将数据资源、计算资源、存储资源充分云化，并通过多租户技术进行资源打包整合，并进行开放，为用户提供“一站式”数据服务。...构建了开放、灵活、可扩展的企业级统一数据管理和分析平台， 将企业内、外部数据随需关联，打破了数据的系统界限。...最后总结一点：数据中台更好的支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析、多元化结构化数据分析，数据中台建设是我们企业数据服务和共享奠定重要的基础，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。
模型设计 数据仓库中所有的Schema(比如表结构)都是预先设计并生成好的，数据仓库建设最重要的工作就是建模，其通过封装好的、稳定的模型对外提供有限的、标准化的数据服务，模型能否设计的高内聚、松耦合成了评估数据仓库好坏的一个标准...，就好比数据中台非常强调数据服务的复用性一样。...工具能否开放、体验是否足够好是数据湖能够成功的一个前提，显然传统数据仓库的一些采集和开发工具是不行的，它们往往不可能向普通大众开放。...ETL之所以不开放，主要是驱动力不够，其实我们没有那么多类型的数据要定制化抽取。 很多企业不搞可视化开发平台也是容易理解的，报表就能活得很好，干嘛业务人员要自己开发和挖掘。...湖仓一体架构主要的一点是实现“湖里”和“仓里”的数据能够无缝打通，对数据仓库的弹性和数据湖的灵活性进行有效集成，在该架构中，主要将数据湖作为中央存储库，将机器学习、数据仓库、日志分析、大数据等技术进行整合，形成一套数据服务环
API服务：基于Http模式的数据服务，通过请求获取数据，例如风控模型，评分，反欺诈等各种业务； 平台服务：综合性的服务能力集成系统，客户的自定义服务需求很低，具有完整流程的数据服务能力，例如自动化数字营销平台...部署方式：根据数据特点通常会以集群、分库分表、OLAP引擎、数仓等多种方式存储，并根据数据特点提供统一的服务能力对业务层开放。...四、大数据底层 数据服务能力的最底层需要海量数据处理的能力做支撑，所以用到很多大数据组件技术，对数据做存储、计算、分析、搬运等等操作。 ?...数据存储：大数据底层最常见的存储就是文件形式，结构化的数据库存储，半结构化的日志型文件，还有一些非结构化数据。...五、整体考虑 对一个复杂系统的设计，首先最关键的就是清晰的整理出业务模式，对业务模式进行分析，根据业务特点做系统架构可以避免很多弯路，例如上面的数据服务系统： ?
数据平台的出现是为了解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题，所以先撇开业务需求、把企业所有的数据都抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，其中有结构化数据、非结构化数据等。...“我们认为，一个企业的数据要能够充分发挥价值，很重要的一个前提条件就是这个企业的数据结构和数据资产目录是对整个企业开放的。...但数据本身可以不开放，因为数据是有隐私信息和安全级别的。” 大企业内部业务众多，不同业务可能存在很多重复数据。...数据资产目录做的事情就是从业务层面出发制定数据标准，将企业业务相关的数据资产模型抽取出来，这跟后面用什么数据库去存储、用什么结构去存储、存成结构化还是非结构化都没有关系。...没有共享和开放，数据没有办法流动起来，没有流动的话数据的价值产生的速度就会非常慢。
2.丰富而且功能强大的专门构建的数据服务集合，这些数据服务可以为交互式仪表板与日志分析等提供必要的性能支持。 3.在数据湖及各专门构建的数据服务之间实现数据的无缝化移动。...我们将这样一种强大的数据湖及其配套的专用构建数据服务体系，称为智能湖仓（Lake House）架构。...Amazon EMR 行业领先的云大数据平台，可使用多种开放源代码工具处理大量数据。...比如，面对Amazon S3当中结构化、半结构化、非结构化数据，我们如何来进行查询和分析呢？这时候，Amazon Athena就派上了用场。...该服务提供开放源 Elasticsearch API、托管 Kibana、与 Logstash 和其他亚马逊云科技服务的集成以及内置提醒和 SQL 查询支持。
面临着众多问题与痛点： 数据多样化，缺少统一标准 计算逻辑理解一不致，导致统计结果有偏差 数据全链路质量问题，层次复杂、不能快速定位问题 游戏数据管控的问题与难点 数据质量偏低给数据应用带来的各种挑战 数据标准缺乏结构化管理...元数据管理 异构适配，集中存储 业务指标，开放共享 描述数据，理解业务 自动构建血缘关系链 扩展能力，辅助运营 ? 数据采集架构 ?...数据治理面临挑战 数据服务运营质量面临三大挑战： 全链路数据服务环节众多复杂，问题定位困难 业务服务故障，回溯数据问题非常困难 数据平台异常，如何快速评估影响面 解决方案：基于数据+业务血缘构建全链路质量保障体系...数据价值存场景化差异性 数据价值评估： 投入产出比ROI计算 结合数据成本与价值，计算数据服务平台投入产出比，为市场化数据管理运营提供直接依据 推动数据成本优化 减少投入，推动业务方实施数据服务成本优化...数据深度挖掘到精细化场景落地 放大价值，横向对比同类产品，协助业务方结合数据服务，发掘更多业务服务场景 ?
2、数据湖(Data Lake) 数据湖是将来自不同数据源、不同数据类型（结构化、半结构化、非结构化）的数据，以原始格式存储进行存储的系统，并按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。...数据流通实际上是通过共享平台、开放平台和交易平台进行流动。共享平台解决部门之间的数据流通，开放平台解决政府数据流向社会的疏导，交易平台解决整个全社会数据之间的流通和互通。...九 数据目录与数据资源目录、数据资产目录、数据服务目录、数据共享开放目录 1、数据目录：可以分为数据资源目录、数据共享和开放目录、数据资产目录和数据服务目录。...十四 数据应用与数据分析、数据开发共享、数据服务 1、数据应用：是对数据的使用，使其发挥价值。其涉及到三个领域：数据分析、数据开放共享和数据服务。...3、数据开放共享：是指按照统一的管理策略对组织内部的数据进行有选择的对外开放,同 时按照相关 的管理策略引入外部数据供组织内部应用。
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