数据一站式入湖的视频

数据一站式入湖的视频是指将数据从一个源头收集、处理、存储、分析、可视化、管理和应用的整个过程通过视频的形式展示出来。这种视频可以帮助用户更好地理解数据的价值和应用场景，并且可以通过视频的形式更好地传达数据的信息和价值。

在数据一站式入湖的视频中，通常会涉及到多个技术和工具的使用，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化、数据管理等。这些技术和工具通常需要具备一定的专业知识和技能才能使用。

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COS 数据湖最佳实践：基于 Serverless 架构的入湖方案

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Flink SQL Client实战CDC数据入湖

charset=utf8 stu3 10000 --meta meta.txt Copy 备注：如果要再次生成测试数据，则需要将自增id中的1改为比10000大的数，不然会出现主键冲突情况。...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

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基于Flink CDC打通数据实时入湖

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。...3，数据入湖任务运维在实际使用过程中，默认配置下是不能够长期稳定的运行的，一个实时数据导入iceberg表的任务，需要通过至少下述四点进行维护，才能使Iceberg表的入湖和查询性能保持稳定。...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。

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基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

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...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...•ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地...当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据的过程，做了实时数据落地的实现，主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4....，报表数据给出的稳定性能有一个较大的提升。

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摘要：本文介绍了我们基于 Dlink 来建设 FlinkCDC 流式入湖 Hudi Sync Hive 的实践分享。...内容包括：背景资料准备部署数据表调试结论一、背景资料 Apache Hudi (发音为“ hoodie”)是下一代流式数据湖平台。...Hudi 提供表、事务、高效的升级/删除、高级索引、流式摄入服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据以开放源码文件格式存储 , Apache Hudi 不仅非常适合流式工作负载，而且它还允许您创建高效的增量批处理管道...会自动同步hudi的表结构和数据到hive , 'hive_sync.db' = 'cdc_ods' -- required, hive 新建的数据库名 ,...五、结论通过 Dlink + Flink-CDC + Hudi 的方式大大降低了我们流式入湖的成本，其中 Flink-CDC 简化了传统 CDC 的架构与建设成本，而 Hudi 高性能的读写更有利于频繁变动数据的存储

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腾讯主导 Apache 开源项目: InLong（应龙）数据入湖原理分析

WeData 数据集成完全基于 Apache InLong 构建，本文阐述的 InLong 数据入湖能力可以在 WeData 直接使用。...InLong 项目定位的核心关键词是“一站式”、“全场景”和“海量数据”。...对于“一站式”，我们希望屏蔽技术细节、提供完整数据集成及配套服务，实现开箱即用；对于“全场景”，我们希望提供全方位的解决方案，覆盖大数据领域常见的数据集成场景；对于“海量数据”，我们希望通过架构上的数据链路分层...它解决了数据湖的成本效益和使用复杂性的问题，同时还提供了数据管理与访问的解耦、数据的可见性和一致性保证、快照和时间旅行查询等特性。...在各种数据湖的场景中，Iceberg 都能够发挥重要的作用，提高数据湖的可用性和可靠性，同时也为用户带来了更好的数据管理和查询体验。

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【数据湖架构】Hitchhiker的Azure Data Lake数据湖指南

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数据湖技术架构是什么数据湖对企业的作用

我们经常会听见数据中心和数据库，因为它在我们的生活当中无处不在，但是很多人可能并不知道数据湖是什么，因为在日常生活中，数据湖似乎并不常见，但是它运用的领域是非常多的，下面将为大家介绍数据湖技术架构。...数据湖技术架构是什么不管是数据中心还是数据库，它们都有自己的技术架构，数据湖技术架构是什么？...在数据湖的架构当中，较低级别的数据一般是空闲的。如果大家想要知道具体的数据湖技术构架，可以借助图层来理解。数据湖对企业的作用数剧湖对于企业的作用是比较多的。...现在的数据湖使用的成本并不高，而且数据湖能够适应企业的一切变化，所以数据湖是比较灵活的。上面和大家介绍了数据湖技术架构，理解数据湖的技术架构，能够帮助大家更好的理解数据湖，它的技术架构是比较简单的。...我们现在的生活是离不开数据的，数据湖对于企业的作用非常的多，很多企业的发展都离不开数据支持。

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数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台的应用

我们生活在数据的时代，多了解一些数据方面的知识，能够帮助自己更好的发展，还能够推动企业的发展，相信很多人都知道数据湖和数据中台，因为它们在日常生活当中是比较常见的，以下就是关于数据湖和数据中台的区别。...数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台听起来有些相似，但是数据湖和数据中台的区别还是挺大的。数据湖主要用来存储数据，这些数据是原始格式的，数据湖能够存储结构化的数据、二进制数据等等。...数据湖和数据中台的应用数据湖能够应用的领域是非常广泛的，它能够构建数据收集和数据服务等等，所以能够应用在物流的领域，因为物流的数据是非常多，而且变化会非常的快，而数据库则可以将平台的数据进行整合。...数据湖还可以应用在交付领域和制造领域等等。而数据中台可以应用在企业的管理当中，它可以解决各部门数据重复开发的问题，而且有些数据使用成本是比较高的，但是数据中台的成本并不是特别的高。...数据湖和数据中台的区别是什么呢？

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基于Apache Hudi的多库多表实时入湖最佳实践

前言 CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。...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。...第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。...需要说明的是通过Flink CDC可以直接将数据Sink到Hudi, 中间无需MSK，但考虑到上下游的解耦，数据的回溯，多业务端消费，多表管理维护，依然建议CDC数据先到MSK，下游再从MSK接数据写入...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。

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数据湖和数据仓库的区别数据湖和数据仓库的应用如何

我们在进行很多工作的时候，经常就需要用到数据，因为数据是比较准确的，它能够整合很多的资源，这对于企业今后的发展和管理是非常有利的。那么，数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖和数据仓库的区别我们都知道，数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖主要用来集中存储数据，它就像是一个存储数据库，它可以存储非结构化和结构化的数据，而且经常会用来处理非结构化的数据，数据湖当中的元素是非常好查找的，因为它们有对应的标识符。...数据湖和数据仓库的应用如何数据湖的应用领域是非常广泛的，它可以应用在物流的领域，还可以应用在制造领域等等，数据仓库应用的领域也非常的广，因为数据仓库的容量是非常大的，它可以应用在各大企业的运营当中，很多的企业在进一步的发展之前...数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大，它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的，因为数据的分析是非常客观的，数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据，从而进行正确的决策。

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数据湖和大数据中心的区别数据湖和大数据中心的作用

数据对于生活非常的重要，它能够整合很多的资源，尤其是当我们在上网的时候，经常需要使用到数据，而数据经过不断地更新，逐渐变得更高密度和智能化，以下就是关于数据湖和大数据中心的区别。...数据湖和大数据中心的区别想要了解到数据湖和大数据中心的区别，首先就要明确他们两者之间的含义是什么。数据核的意思是将原始的数据进行分类，然后将这些数据存储到不同的数据池中，各个数据池将会再次进行存储。...数据湖和大数据中心的作用数据湖的作用是非常多，它可以将不同种类的数据存储到一起，而且还能够分析这些数据，它能够帮助企业优化运营的模型，还能够预测分析企业的发展等等，所以很多的企业都会用到数据湖。...对于现在来说，数据湖和大数据中心对企业和社会都有着很大的作用。...上面和大家介绍了数据湖和大数据中心的区别，它们两者都能够实现数据的整合，但是有些方面是有一些区别的，现在的网络资源非常的多，合理的使用数据湖和大数据中心，能够为企业带来很大的便利，更好的掌握市场的信息。

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数据湖应用案例有哪些数据湖是如何进行工作的

社会中的资源各种各样，如果依靠自己的力量，是没有办法将资源整合好的，而数据湖却可以，它能够存储很多的数据资源，对于管理和办公来说，有着很大的作用，以下就是数据湖应用案例。...数据湖应用案例有哪些数据湖能很好的将数据资源存储下来，数据湖应用案例有哪些呢？它的应用方面是非常广泛的，首先，它可以应用于政务信息中，能够实现多方管理。...数据湖还可以应用在企业的运营当中，因为数据湖可以分析和存储数据，预测未知的发展，这对于企业今后的发展是非常有帮助的。...数据湖是如何进行工作的数据湖工作的原理并不难理解，它主要是将原始的数据进行整合，然后将其存储在数据池当中，而这些数据池将被进行分类。...数据湖能够存储很多的数据，这对于企业分析今后的发展非常有利，它的应用领域非常的广泛，在医学和政务当中都可以应用，而数据湖的工作方式是非常有序的，它的数据整合是非常科学的，能够帮助到大家使用这些数据。

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开源共建 | 中国移动冯江涛：ChunJun（原FlinkX）在数据入湖中的应用

本文的主要内容包括： FlinkX简介功能及原理云上入湖改造展望一、FlinkX简介 1....三、云上入湖改造云上入湖这里我们做了一些改造。 1....并且Flink原生的1.12版本已经支持K8S调度运行了，所以我们把基于FlinkX的1.11版本Flink升级到了1.12，让它原生就可以支持K8S运行，这样的话对我们任务的弹性扩缩容就更加友好，对入湖的任务资源隔离也比较友好...数据结构优化支持二阶段提交、数据湖Iceberg和提交kubernetes 对于数据入湖来说，目前的FlinkX有一个缺点，就是只支持结构化数据的传输，还不能原生支持二进制文件的同步。...如果数据要入湖，会有很多媒体文件，Excel、Word、图片、视频等等，这一块后期可能会自己去开发一些插件支持。

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腾讯数据湖的元数据治理实践

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他从来就没有打算用数据湖来描述从所有企业应用程序获取数据的巨大的Hadoop存储库。 ? 数据湖是什么东东? 狄克逊说：“有人问数据湖是什么时，我告诉他们，它就是你以前在磁带上拥有的东西。...专家们表示，数据湖有四个关键的最佳实践： ·了解数据湖的使用场合 ·别忘了现有的数据管理最佳实践，比如确立强大的数据管理 ·知道数据湖的业务理由，因为这将决定合适的架构 ·要注意元数据 1 了解数据湖的使用场合...想建立一个成功的数据湖，企业需要摈弃这种想法：数据湖让你可以在一个地方收集所有数据。...用户已明白，如果要求数据湖的一些部分(很少是整个数据湖)采用某种结构，就能够从数据湖得到更大的用途(即商业价值)。”...4 支持元数据最后，要注意元数据。元数据一再出现，它是确保数据湖是可行战略而不是数据墓地的关键。这里的好消息是，大数据和分析厂商在推出将元数据添加到数据湖及其他大数据存储系统的新工具。

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