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数据入湖入仓

数据入湖入仓是指将数据存储在数据湖中，以便进行大规模数据处理和分析。数据湖是一种存储和管理大量数据的方式，它可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，并且可以支持实时和批量数据处理。数据湖的优势包括：

  1. 支持大规模数据存储和处理：数据湖可以存储大量的数据，支持实时和批量数据处理，可以满足各种业务需求。
  2. 低成本：数据湖可以通过使用云计算、存储和计算资源的横向扩展来降低成本。
  3. 灵活性：数据湖可以支持各种数据类型和格式，可以根据业务需求进行定制。
  4. 数据安全：数ATA湖可以通过访问控制、数据加密和审计等方式来保护数据安全。

数据入湖入仓的应用场景包括：

  1. 数据仓库迁移：将现有的数据仓库迁移到数据湖中。
  2. 实时数据处理：通过实时数据处理，可以快速响应用户的需求。
  3. 数据分析：通过对数据湖中的数据进行分析，可以发现有价值的信息。
  4. 机器学习和人工智能：通过对数据湖中的数据进行机器学习和人工智能处理，可以发现潜在的业务机会。

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数据湖

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。

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OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考

数据入湖，则没有这样的要求，只需要将原始数据写入指定存储即可（通常是对象存储），当真正需要使用的时候，我们再设法定义 schema，进行分析应用。显然，数据入湖比入仓要方便快捷。...2）公司原有的数据库入仓链路通过 Flinkx 完成数据同步， 无法支持 CDC。...我们封装了 Obus-DB 的组件，来适配各类数据库，将数据同步到 Kafka 中，支持后续数据入湖的消费。  ...目前数据埋点入仓与数据库 CDC 入仓两条链路已经完成了数据湖架构改造，但 OPPO 每天入仓的数据量巨大，Iceberg 性能还需要优化。...快速而又低成本的利用数据，数据湖有着较为明显的优势。如果企业与团队面临这样的挑战，可以引入仓湖融合的架构。但要做到仓湖融合，可以结合自身的情况，参考上一个问题的回答。

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漫谈“数据湖”

而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 二、数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。...3）延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 三、数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点包括： 数据湖中的数据最接近原生的。...这也主要是因为数据过于原始带来的问题。  四、数据湖与关联概念 4.1 数据湖 vs 数据仓库 数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。...平台化的数据湖架构能否驱动企业业务发展，数据治理至关重要。这也是对数据湖建设的最大挑战之一。...4.6 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。

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漫谈“数据湖”

数据湖 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。...而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 1 数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。...延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 2 数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点：数据湖中的数据最接近原生的。...这也主要是因为数据过于原始带来的问题。 3 数据湖与关联概念 数据湖 vs 数据仓库 数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。传统的企业数据仓库则强调的是整合、面向主题、分层次等思路。...数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。

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