这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...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。...总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...03 COS + Serverless 数据湖入湖解决方案 COS + Serverless 架构湖整体能力点及方案如下图所示，相关解决方案覆盖数据入湖，数据出湖，数据处理三大能力点，通过 Serverless...化封装为数据入湖，数据出湖提供更多能力拓展。
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。...另外是与Kafka Connect Sink的集成，后续直接通过Java客户把Kafka的数据写到Hudi，而不用拉起一个Spark/Flink集群作业。
组件版本与依赖 datafaker 0.6.3 mysql 5.7 zookeeper 3.6.3 kafka 2.8.0 hadoop 3.2.0 flink 1.12.2...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
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。...另外是与Kafka Connect Sink的集成，后续直接通过Java客户把Kafka的数据写到Hudi，而不用拉起一个Spark/Flink集群作业。
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。...数据入湖分为append和upsert两种方式。...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。...文件，实时数据入库会频繁的产生大量metadata文件，需要通过如下配置达到自动删除metadata文件的效果。...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？
大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。...文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构： 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。...这意味着我们可以在 Enriched 中查看与 Curated 中相同的结构。 本质上，原始数据按来源分类，而丰富和策划的数据按目的地分类。
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。...这导致数据仓库与数据湖问题：何时使用哪一个以及它们与数据集市、操作数据存储和关系数据库的对比。 所有这些数据存储库都具有相似的核心功能：存储数据用于业务报告和分析。...Append 流入湖的链路 上图为日志类数据入湖的链路，日志类数据包含客户端日志、用户端日志以及服务端日志。...Flink SQL 入湖示例 DDL + DML 5. CDC 数据入湖链路 如上所示，我们有一个 AutoDTS 平台，负责业务库数据的实时接入。...数据准实时入湖： Flink 和 Iceberg 在数据入湖方面集成度最高，Flink 社区主动拥抱数据湖技术。
与存储已经"清理过"的关系数据的数据仓库相比，数据湖使用扁平架构和原始形式的对象存储来存储数据。...与数据湖一样，它还具有数据湖表格式（Delta Lake、Apache Iceberg 和 Apache Hudi）提供的数据库功能。与数据湖相比，Lakehouse 具有额外的数据治理。...3.3 数据湖表格式 数据湖表格式非常有吸引力，因为它们是数据湖上的数据库。与表相同，一种数据湖表格式将分布式文件捆绑到一个很难管理的表中。...湖仓一体是最新的数据存储架构，它将数据湖的成本效率和灵活性与数据仓库的可靠性和一致性结合在一起。 此表总结了数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异。...点击图片可查看完整电子表格 "湖仓一体与数据仓库与数据湖"仍然是一个持续的话题。选择哪种大数据存储架构最终取决于您正在处理的数据类型、数据源以及利益相关者将如何使用数据。
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...根据数仓架构演变过程，在Lambda架构中含有离线处理与实时处理两条链路，其架构图如下：图片正是由于两条链路处理数据导致数据不一致等一些列问题所以才有了Kappa架构，Kappa架构如下：图片Kappa...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
pipelines.py 在pipelines中有一个类如下图 [image.png] 在类中创建方法open_spider def open_spid...
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...随着实时平台的稳定及推广开放，各种使用人员有了更广发的需求： •对实时开发来说，需要将实时sql数据落地做一些etl调试，数据取样等过程检查；•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系，对实时数据进行分析和洞察...，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...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....并且跑批问题凌晨暴露，解决的时效与资源协调都是要降低一个等级的，这对稳定性准时性要求的报表是不可接受的，特别是金融公司来说，通过把报表迁移至实时平台，不仅仅是提升了报表的时效性，由于抽数及报表etl是一直再实时跑的
主要内容包括： 顺丰数据集成背景 Flink CDC 实践问题与优化 未来规划 一、顺丰数据集成背景 frc-61daa70631e19412644961aac387c6fd.jpg...但是此方案依然不够完美，经历了内部调研与实践，2022 年初，我们全面转向 Flink CDC 。 image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...但是此架构存在以下三个问题： 全量与增量数据存在重复：因为采集过程中不会进行锁表，如果在全量采集过程中有数据变更，并且采集到了这些数据，那么这些数据会与 Binlog 中的数据存在重复； 需要下游进行...Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据，确保数据的最终一致性； 需要两套计算引擎，再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖 Hudi 中，过程涉及组件多、链路长，且消耗资源大...以上就是第一次启动任务，全量与增量日志并行读取的流程。
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！...数据湖的内容从一个源头填充到湖中，湖的各种用户可以来检查，潜水或采样。 今年早些时候，我的同事Anne Buff和我参加了关于数据湖的在线辩论。...像Hadoop这样的大数据技术的主要特点之一是与数据仓库相比，存储数据的成本相对较低。这主要有两个原因：首先，Hadoop是开源软件，所以许可和社区支持是免费的。...根据定义，数据仓库是一个高度结构化的仓库。改变结构在技术上并不困难，但考虑到与之相关的所有业务流程，这可能非常耗时。...相信我，一个数据湖，在这个成熟的阶段，最适合数据科学家。 为什么这很重要 作为营销人员，您可能会听到您的组织正在建立一个数据湖和/或您的营销数据仓库是一个候选人被迁移到这个数据湖。
Hudi与Flink整合Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容，目前经过测试，Hudi0.8.0版本开始支持Flink，通过Flink写数据到Hudi时，必须开启checkpoint...，至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。...但是应该是有一些问题，目前问题如下：在本地执行Flink代码向Flink写数据时，存在“java.lang.AbstractMethodError: Method org/apache/hudi/sink...写入到Flink中的数据，如果使用Flink读取出来，会有对应的错误：“Exception in thread "main" org.apache.hudi.exception.HoodieException...) import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //2.必须开启checkpoint 默认有5个checkpoint后，hudi目录下才会有数据
架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。...数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符，并对其进行标记，以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。 数据仓库 数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。
Hudi与Hive集成 一、配置HiveServer2 Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过...jdbc:hive2://node1:10000: **** #可以输入任意密码,没有验证 0: jdbc:hive2://node1:10000> show tables; 二、代码层面集成Hudi与Hive...后缀rt对应的Hive表中存储的是Base文件Parquet格式数据+*log* Avro格式数据，也就是全量数据。后缀为ro Hive表中存储的是存储的是Base文件对应的数据。...3）启动Hive MetaStore与Hive Server2服务 [root@node1 conf]# hive --service metastore & [root@node1 conf]# hive...三、手动层面集成Hudi与Hive 如果已经存在Hudi数据，我们也可以手动创建对应的Hive表来映射对应的Hudi数据，使用Hive SQL来操作Hudi。
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。...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。...Sort on Flink 入 Iceberg 上图为 Sort on Flink 主要流程，入 Iceberg 任务由三个算子一个分区选择器组成，Source 算子从源端拉取数据， Key Selector...案例分析 业务背景 财付通使用 InLong 实现 MySQL Binlog 数据的增量采集和分拣入库 Thive，目前将该链路逐步迁移至入库 Iceberg。
Hudi与Spark整合一、向Hudi插入数据默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。...向Hudi中更新数据时，与向Hudi中插入数据一样，但是写入的模式需要指定成“Append”，如果指定成“overwrite”，那么就是全覆盖了。建议使用时一直使用“Append”模式即可。...，只需要准备对应的主键及分区即可，字段保持与Hudi中需要删除的字段名称一致即可//读取的文件中准备了一个主键在Hudi中存在但是分区不再Hudi中存在的数据，此主键数据在Hudi中不能被删除，需要分区和主键字段都匹配才能删除...模式Parquet文件与log文件Compact COW默认情况下，每次更新数据Commit都会基于之前parquet文件生成一个新的Parquet Base文件数据，默认历史parquet文件数为10...当对应的每个FlieSlice（Base Parquet文件+log Avro文件）中有数据更新时，会写入对应的log Avro文件，那么这个文件何时与Base Parquet文件进行合并，这个是由参数
在目标数据库连接选项中增加下列参数 useServerPrepStmts=false rewriteBatchedStatements=true useCompression=true useSSL=...rewriteBatchedStatements=true 常用于数据库连接为mysql。...默认情况下会无视executeBatch()语句，把批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。...useCompression=true 压缩数据传输，优化客户端和MySQL服务器之间的通信性能。 2....此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。 必须注意：-Xmx必须小于等于系统内存的1/4，要不然会报错，-Xms不大于-Xmx。
Hive与Iceberg整合Iceberg就是一种表格式，支持使用Hive对Iceberg进行读写操作，但是对Hive的版本有要求，如下：操作Hive 2.xHive 3.1.2CREATE EXTERNAL...，就是元数据），Hive与Iceberg整合时，Iceberg支持多种不同的Catalog类型，例如:Hive、Hadoop、第三方厂商的AWS Glue和自定义Catalog。...test_iceberg_tbl2;OK2ls2020211212以上方式指定“iceberg.catalog.another_hive.type=hive”后，实际上就是使用的hive的catalog，这种方式与第一种方式不设置效果一样...，并且需要有元数据目录才可以。...不能将其他数据映射到Hive iceberg格式表。
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