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数据先入湖后治理

数据先入湖后治理是一种数据处理和治理策略，它首先将数据存储在一个大型的数据湖中，然后在需要时进行处理和治理。这种策略的主要优势是可以灵活地处理不同类型的数据，并且可以快速访问数据。

在数据治理方面，数据先入湖后治理可以帮助企业识别和处理数据质量问题，以及确保数据遵循适当的安全和合规标准。此外，这种策略还可以帮助企业更好地理解其数据，并且可以更轻松地进行数据分析和报告。

在应用场景方面，数据先入湖后治理广泛应用于各种行业，例如金融、医疗、零售、制造等行业。在这些行业中，企业需要处理大量的数据，并且需要快速访问和分析这些数据以制定决策。

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DBA登入服务器后应该先关注啥

虽然现在都在推广自动化运维，不过有些时候还是需要登入到服务器去做些事情。那么，在有限的几次登入服务器机会中，作为DBA应该关注哪些事情呢？...另外，这个习惯也能帮助我们消除一些安全隐患，比如看到某些管理员从不该被允许的远程IP登入进来，甚至是有些管理员直接从本地tty终端登入进来工作后，忘记关闭终端，直接关闭显示器，这种情况下在IDC值守的人...，接上键盘就可以长驱直入无需账号密码。...别着急嘛，老叶已经把这些关注点都整到一个shell脚本里了，大家可以访问我的github查看，也欢迎补充，说说你们登入服务器后，最关注哪些东西，并且会先做哪些事情。...下面是登入MySQL服务器后的提示 ? 祝大家玩的愉快 ：）

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COS 数据湖最佳实践：基于 Serverless 架构的入湖方案

01 前言 数据湖（Data Lake）概念自2011年被推出后，其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践，数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台...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。...、Logstash、DataX 等）转换后的数据、应用 API 获取的数据（如日志等）； 出湖部分指的是数据湖的数据接入和数据搜索部分，更偏向数据湖应用。...以 Ckafka 消息备份为例，点选配置备份规则 > 添加函数，即可进入相关配置页： 完成配置后可直接在控制台管理相关函数内容： 07 数据湖方案总结 总的来说，基于 Serverless 架构下的...COS 数据湖方案易用性更高、成本更低，同时通过 Serverless 架构实现数据湖构建方案相对自建集群管理难度更小、数据流转单一、服务治理简单、监控易查询。

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基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

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。

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基于Apache Hudi 的CDC数据入湖

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。

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数据编织与数据中台、数据湖、数据治理、DataOps的关系

四、数据治理 数据治理体系内容从两个维度来看： 1）数据治理难点痛点：数据脉络不清晰、数据汇聚能力不足、数据管控能力薄弱、数据治理体系不完善、开放形式不完善。...2）数据治理5个核心：理、聚、管、治、用。 数据治理体系主要包含内容有数据标准、元数据、数据建模、数据集成、数据生命周期、数据质量、数据开放、数据安全及数据应用。...3、数据编织 VS 数据湖 数据湖只是数据编织的异构数据源之一（数据源可以是数据仓库、数据湖，也可以是业务数据库等其他数据存储），数据编织将应用程序与数据湖（或者数据仓库等）进行连接，通过统一的数据管理框架支持在分布式的环境中进行数据消费...4、数据编织 VS 数据治理 在传统的数据治理体系中是没有包含数据编织的，但数据编织是一种数据管理的全新架构，是自动化、智能化数据治理的一个理想解决方案，从数据架构层面增强了企业数据管理的能力，是传统数据治理的重要补充...1、回归数据资源化和服务化的本源 数据编织在落地过程中，还是要回归数据资产化和服务化这一初衷，不要把多元数据的动态管理演变成了打造另外一个数据湖。

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什么是数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖？

大家好，我是独孤风，大数据流动的作者。 最近几个概念频繁出现在大家的视野内。 什么是数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖？ 他们之间又有怎么样的区别和联系呢？...建成后的数据中心要承载交易系统、ERP系统、CRM系统、数据仓库等企业关键信息系统,进行集中数据存储。同时还要对来自网站、App、IoT等渠道的海量数据进行汇聚。...使不同系统的数据能够互联互通。 在数据治理方面,数据中台将不同系统的数据集成入统一的平台,建立数据标准、数据评估体系、数据安全体系,对内部数据进行集中治理。确保数据质量可控、数据应用可信。...五、数据湖 数据湖是指企业将各类原始数据直接存放在一个湖形数据池中的架构理念。它可以存储和管理大量不同格式的结构化、半结构化与非结构化数据。...数据湖为企业提供了一个直接存储和分析所有数据的环境,能够更全面地发掘数据价值。它降低了数据整合的门槛,但也需要积极应对数据治理的挑战。数据湖代表了企业数据管理走向开放、去中心化的发展趋势。

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下一个风口-基于数据湖架构下的数据治理

作为存储企业原始数据的“大型仓库”，数据湖结合先进的数据科学与机器学习技术，不但能帮助企业构建更多优化后的运营模型，还能为企业提供预测分析、推荐模型等能力，促进企业增长。...1.3 从数据库、数据仓库到数据湖演变趋势 从1960年开始，数据管理经历了数据收集、数据库、数据仓库的阶段，2001年后随着互联网的迅速发展，大数据时代来临，对数据管理技术提出了全新的要求，未来朝着数据湖的方向演进...建立以上基础后，再由用户选择其它大数据工具来扩充数据湖。 ?...3.1 数据湖遇到挑战 数据湖本身是一个中心化的存储，能够存储任意规模的结构化与非结构化数据。数据湖的优势就是数据可以先作为资产存放起来，问题就在于如何把这些数据在业务中利用起来。...数据湖能给企业带来多种能力，数据湖结合先进的数据科学与机器学习技术，能帮助企业构建更多优化后的运营模型，也能为企业提供其他能力。数据湖将以数据治理为基础、依托一套自助服务为抓手的工具链来赋能业务发展。

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CDGP|没有元数据管理和数据治理的数据湖就是数据沼泽吗？

随着大数据时代的到来，数据湖作为企业存储和管理海量数据的重要平台，已经引起了广泛的关注。然而，如果没有元数据管理和数据治理，数据湖可能会变成数据沼泽。...在数据湖中，元数据管理和数据治理扮演着至关重要的角色。首先，元数据管理有助于组织和管理数据的存储和使用，使得用户能够方便地查询和获取所需数据。...缺乏元数据管理和数据治理的数据湖可能会面临以下问题：数据混乱：如果没有有效的元数据管理，数据湖中的数据可能会变得混乱无序，使得用户难以找到和使用所需的数据。...数据安全问题：缺乏数据治理会导致数据安全性下降，例如数据泄露、未经授权的访问和使用等问题。没有元数据管理和数据治理的数据湖将会变成数据沼泽，无法发挥其应有的作用。...为了解决这一问题，企业需要采取措施加强元数据管理和数据治理，从而提高数据质量和安全性，更好地利用数据湖这一重要平台。

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基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

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。...，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...•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...基于Flink + Hudi的落地数据实践 Hudi整合Flink版本出来后，实时平台就着手准备做兼容，把Hudi纳入了实时平台开发内容。

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数据如水海纳百川，数据湖如何成为数据治理的新范式？

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...目前，数据的价值呈现两极化特征，一是及时发现，实时分析快速促进业务发展；二是长期存放，数据累积起来，探索数据后隐藏的规律，统一分析其价值，为业务发展提供参考。...这时，一个新的设想打开了人们的视野，假设有那么一片洼地，没有河道，所有数据先蓄积到里面，然后通过有效的工具进行查询和处理，这便是数据湖。...可以说，随着数据治理与应用需求激增，数据湖成为数据管理的重要方式已成为不争的事实。 对于数据湖而言，有几个重要特点。...相比单独的数据仓库和数据湖，湖仓一体提供完善的数据管理能力。数据湖中会存在两类数据：原始数据和处理后的数据。

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CDGA|银行数据治理入深水区，需要先补足人才短板

近年来，银行业机构在顶层设计上纷纷强化数据治理，数据治理能力已成为银行数字化转型的重要驱动力。从行业整体发展来看，当前银行业对数据治理的探索已经进入到深度挖掘应用的阶段。...但中小机构和头部机构存在明显的区别，头部机构整体上已从前期布局推进至数据的信息化应用阶段，中小机构也充分意识到了数据治理的必要性和数据的价值。图片在数字治理如何落地方面，行业仍然存在一系列困惑。...同时，数字化治理对复合型人才要求非常高，目前相关人才缺口还比较大，需要补足人才短板。数据治理本身的范围比较广，需要有强大的战略定力来推动这件事，需要业务和科技部门相互配合、形成合力。...建议数据治理部门人员及周边相关人员都进行系统化课程学习，形成自上而下的数据治理愿景，统筹规划短期和长期目标，明确各部门治理职责，制定发布相关规章制度，明确目标、组织、制度后，才能更好地开展数据治理工作。

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腾讯主导 Apache 开源项目: InLong（应龙）数据入湖原理分析

作者：vernedeng WeData 是一体化全链路大数据开发治理平台，基于天穹大数据基础能力的积累，结合内网各业务痛点，融合了包含数据集成、数据研发、数据探索、数据资产等能力。...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。...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。...WeData 是一体化全链路大数据开发治理平台，基于天穹大数据基础能力的积累，结合内网各业务痛点，融合了包含数据集成、数据研发、数据探索、数据资产、小马BI等一系列数据开发、治理与运营能力。...助力公司各业务领域更好的挖掘数据价值，赋能业务，实现数据开发治理的降本增效。

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袋鼠云数据湖平台「DataLake」，存储全量数据，打造数字底座

一、什么是数据湖？在探讨数据湖技术或如何构建数据湖之前，我们需要先明确，什么是数据湖？数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。...高效数据入湖通过⾃研批流⼀体数据集成框架 ChunJun，可视化的任务配置，将外部数据高效入湖，让数据具备更高的新鲜度。...・引入 ChunJun，提供数据同步效率实现秒级快速入湖・全数据同步量 / 增量一体化，链路短组件少开发维护成本低・不影响在线业务的稳定2....快照管理袋鼠云数据湖平台支持快照历史管理，支持多版本间快照变更对比，支持湖表时间旅行，一键回滚到指定数据版本。数据入湖创建入湖任务，选择一张 Hive 进行转表入湖，一键生成湖表信息。...对比数据同步入湖，可以节省 10x 倍数据的传输时间。数据文件治理创建数据文件治理任务模板，支持小文件合并、快照清理、孤儿文件清理等数据文件治理任务，支持立即支持、预约治理、周期治理多种数据治理方式。

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全球架构师峰会主题演讲：云原生数据湖存储的架构发展和数据治理

腾讯云存储资深专家程力受邀参加数据存储的挑战与应对之策专题演讲，分享腾讯云原生数据湖存储的架构发展，和如何应对多种业务场景下的存储挑战。...程力主要负责腾讯云数据湖存储 GooseFS 的设计和研发，同时是开源社区 Apache Hadoop Committer 和 Apache Ozone PMC，具备多年存储研发经验。...程力表示：“数据湖是一种可拓展的技术架构，将数据存储、计算、分析、AI等能力集成整合为一款多元化的解决方案。...云原生的数据湖存储技术可以从性能、可用性、可靠性、成本等多个维护支撑大数据、AI训练、模型训练、自动驾驶等多个数据湖领域的数据存储需求，腾讯云原生数据湖存储提供高性能、高可靠、高性价比的存储方案，提供数据治理的能力...演讲日程如下 演讲主题：云原生数据湖存储的架构发展和数据治理 演讲时间：23年4月22日 9:30~10:15 演讲地点：上海·明捷万丽酒店·宴会厅3 演讲嘉宾：腾讯云存储资深专家 程力 感兴趣的小伙伴扫描上方二维码或点击下方

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CDGA|数据治理：公司建设数仓后的后续工作指南

CDGA|数据治理：公司建设数仓后的后续工作指南在当今的数字化时代，数据被视为企业的重要资产。为了更好地管理和利用这些数据，许多公司纷纷建设了数据仓库（数仓）。...然而，建设数仓只是数据治理旅程的一部分，接下来还需要进行一系列的后续工作，以确保数据的质量、安全性和有效性。图片本文将围绕数据治理展开，介绍公司在建设数仓后的后续工作。...引言：数据治理的重要性数据治理是指对数据进行有效管理和控制的一套政策和流程，以确保数据的质量、安全性和有效性。在过去的几年中，随着大数据时代的到来，数据治理变得越来越重要。...一个良好的数据治理策略可以帮助企业做出更明智的决策、提高运营效率并降低风险。数据治理流程建设数仓后，公司需要对数据治理流程进行详细规划。...总结本文介绍了公司在建设数仓后的后续工作，包括数据治理流程、数仓建设与维护、数据安全管理和数据分析与应用等方面。

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