一时间,似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”,仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机,如今湖仓一体受到前所未有的关注。
我们中的一些人更多地了解了数据湖,特别是在过去的六个月里。有些人告诉我们,数据湖只不过是数据仓库的转世,本着“去过那里”的精神,其他人则专注于这个“有光泽的,新的”数据湖有多好,而另一些则是站在海岸线尖叫,“不要进去!这不是一个湖 - 这是一个沼泽!“
根据Google的说法,对“大数据”的兴趣已经持续了好几年,而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异,帮助您就如何管理数据做出明智的决定。
数据湖是非结构化和结构化数据池,按原样存储,没有特定的目的,可以建立在多种技术上,如Hadoop,NoSQL,Amazon Simple Storage Service,关系数据库或各种组合根据一份名为“什么是数据湖”的白皮书,为什么它变得流行? Data Lake允许多点采集和多个数据访问点。 Pentaho公司的创始人詹姆斯·迪克森(James Dixon)在2010年创造了“数据湖”(Data Lake)这个术语,并将其与数据集市(Data Mart) “如果你把数据集市视为瓶装水的存储 - 清洁
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
在过去的几年中,您可能已经听说某个地方放弃了“数据湖”这个词。随着数据量呈指数级增长,流式数据已经取消,非结构化数据持续低于结构化数据,这个概念已经越来越受到重视。
第1章和第2章介绍了数据驱动组织的概念,并在大数据计划的背景下定义了数据操作的概念。现在,是时候退一步,探索一些其他基本但重要的概念了。在这一点上,我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。
ETL 和 ELT 有很多共同点,从本质上讲,每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中,两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来,我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点,看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。
随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”……
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
在数据大爆炸时代,随着企业的业务数据体量的不断发展,半结构化以及无结构化数据越来越多,传统的数据仓库面临重大挑战。通过以Hadoop, Spark为代表的大数据技术来构建新型数据仓库,已经成为越来越多的企业应对数据挑战的方式。
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。
宣布“Hadoop 已死”已成为一种时尚。但,Hadoop 让企业失去了对大数据的恐惧。Hadoop 反过来又释放出一种创新的良性循环,为我们今天所知的云分析和人工智能服务带来了大量市场。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下
2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下,成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么,Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处?其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注?
10年前,Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念;10年后的今天,在业界“数据中台”大火的时代背景下,再来讨论“数据湖”,别有一番风味。
大数据技术的发展历程中,继数据仓库、数据湖之后,大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据?数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象?今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
本文的目的是构建数据湖,并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出的意见相互矛盾,因此,这些信息历来一直不透明,令人困惑。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务,它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
数据湖这一概念,最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。其比喻是:如果我们把数据比作大自然的水,那么各个江川河流的水未经加工,源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源,多种类型数据,并可以对数据进行快速加工,分析的平台,本质上是一套先进的企业数据架构。”
导读:本文打破有关数据湖的8个错误认知,错误认知包括3方面,还提出了5个小技巧,以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。
数据湖这一概念,最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是:如果我们把数据比作大自然的水,那么各个江川河流的水未经加工,源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源,多种类型数据,并可以对数据进行快速加工,分析的平台,本质上是一套先进的企业数据架构。”
在当今大数据时代,数据成为了企业的重要资产。如何高效地处理、存储和分析这些数据,成为了企业面临的重要挑战。Flink作为一款高性能的流处理框架,与湖仓一体架构的结合,为企业提供了一种全新的解决方案。本文将深入探讨如何轻松入门大数据,玩转Flink,打造湖仓一体架构。
引言 在本系列的前面两篇文章(《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》和《多维度分析系统的选型方法》)之中,我们概括性地阐述了对于数据智能的理解,并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍。按照原先的规划,我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理、安全计算以及质量保证方面。
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。数据湖通常是企业所有数据的单一存储,包括源系统数据的原始副本,以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据,半结构化数据(CSV,日志,XML,JSON),非结构化数据(电子邮件,文档,PDF)和二进制数据(图像,音频,视频)。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据,到 2025 年,这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据,那么这些数据又有什么用呢?针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
看了很多数据湖的介绍文章,笔者认为数据胡和我们常说的ODS数据很类似,也就是原始数据的保存区域,存储来自各业务系统(消息队列)的原始数据。比如电商网站的访问日志(埋点的时候是以JSON存储),物联网终端设备实时发送的数据等原始数据直接存储在数据仓库的ODS层。
英国牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格在其所撰写的《大数据时代》中表述,大数据时代是“已经发生的未来”,而在这个已经发生的未来里,没有旁观者。
数字化时代,数据使用场景呈现多元化趋势,数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长,对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力,近年来赢得了市场的青睐。
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
在前面两篇文章(《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》和《多维度分析系统的选型方法》)之中,我们概括性地阐述了对于数据智能的理解,并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍。按照原先的规划,我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理、安全计算以及质量保证方面。
网管产品需要从数据仓库的角度来看,才能获得完整的视图。数据集成真正从大数据的角度来看,才能明白其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构,必然有其合理性。也正是因为年代久远,存量过多,才导致举步维艰。在Cloud和5G时代,超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战,从数据仓库到数据湖,不仅仅架构的变革,更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 01 数据仓库历史沿革 1970年,关系数据库的研究原型System R 和INGRES开始出现,这两个系统的设计目标都是面向on-line
除了支撑集团的大数据建设,团队还提供To B服务,因此我也有机会接触到一些正在做数字化转型的传统企业。从2018年末开始,原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了,取而代之的是数据中台项目,建设数据中台俨然成为传统企业数字化转型的首选,甚至不少大数据领域的专家都认为,数据中台是大数据下一站。
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
1991年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》,标志着数据仓库概念的确立。
数据存储是人类千百年来都在应用并且探索的主题。在原始社会,人类用树枝和石头来记录数据。后来,人类制造了铁器,用铁器在石头上刻画一些象形文字来记录数据,而此时,语言还没有形成,人们记录的东西只有自己才可以看懂。从使用树枝和石块记录数据和用铁器在石头上刻画一些形象文字,到通过竹简和纸张,再到通过计算机保存在软盘,硬盘等设备上。随着技术的发展,信息数据的量越来越大和复杂度越来越高。特别是在近几十年,数据已经呈几何指数增长,早在2012年,就已经宣称大数据时代到来。随着物联网的普及,越来越多的数据将被生产出来。
十年前,Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法,如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战,Cloudera 于本月完成了私有化过程,黯然退市。MapR 被 HPE 收购,成为 HPE Ezmeral 平台的一部分,该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来。据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
作者 | 郑思宇 在愈发复杂的大数据场景下,数据仓库与数据湖各自的弊端开始显现,湖仓一体架构走向舞台中央。此前,InfoQ 也曾在 《湖仓一体会成为企业的必选项吗?》 一文中提到,对于高速增长的企业来说,选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖,将成为不可逆转的趋势。 虽然业界对于湖仓一体的价值是高度认同的,但作为一种新兴的架构,大多数公司对于湖仓一体仍处在初期的探索阶段,有些企业甚至对于要选择怎样的湖仓一体架构仍旧是云里雾里。本文,我们希望从技术选型的角度出发,让你重新理解湖仓一体的本质与要求,扫除技
大家好,我是一哥,周末有读者私聊我咨询了一些问题,遂想起了之前看过的一些关于数据湖的知识,下面是基于之前的所见和自己的思考而成文。
本文目录: 一、什么是数据湖 二、数据湖的发展 三、数据湖有哪些优势 四、数据湖应该具备哪些能力 五、数据湖的实现遇到了哪些问题 六、数据湖与数据仓库的区别 七、为什么要做数据湖?区别在于? 八、数据湖挑战 九、湖仓一体 十、目前有哪些开源数据湖组件 十一、三大数据湖组件对比
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