数据入湖应用上云是指将数据从本地或其他存储系统迁移到云端,以便更好地利用云计算的优势。这种迁移可以帮助企业提高数据处理速度、降低成本、提高可扩展性和可靠性。
数据入湖应用上云的优势包括:
数据入湖应用上云的应用场景包括:
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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。...前言 关于 Apache InLong 作为业界首个一站式、全场景海量数据集成框架,Apache InLong(应龙) 提供了自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力,方便业务快速构建基于流式的数据分析、...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
作为“智能湖仓”架构的提出者,亚马逊云科技在云原生数据基础设施方面持续迭代创新。...3月14日,亚马逊云原生数据湖S3迎来17周岁,在Pi Day 2023上,亚马逊云科技对Amazon S3发展历程进行全面回顾,不断激发数据的更大价值。...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。 数据湖的出现,很好的解决了数据仓库建设存在的一系列问题,将数据管理的流程简化为2个阶段,数据入湖和数据分析。...有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也纷纷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。...“智能湖仓”架构可以被视为一个“枢纽”,将亚马逊云科技的数据服务无缝集成,打通数据湖和数据仓库之间数据移动和访问,并且进一步实现数据在数据湖、数据仓库,以及在数据查询、数据分析、机器学习等各类专门构建的服务之间按需移动
数据湖是一种存储架构,本质上讲是存储,所以通常情况下会用最经典的对象存储,比如用腾讯云对象存储 COS 当数据湖的地基。...04 COS + Serverless 入湖技术架构 COS + Serverless 架构下的入湖方案其实是 batch 方案,通过云原生的函数触发器或 Cron/APIGW 拉起数据调用,通过函数捕获并记录批次数据信息...高效,每个入湖模块都是单独运行、单独部署、单独伸缩。提供更加高效的入湖模块逻辑管理。 稳定可靠,云函数模块在发生可用区故障时,能自动地选择其他可用区的基础设施来运行,免除单可用区运行的故障风险。...由事件触发的工作负载可以使用云函数来实现,利用不同云服务满足不同的业务场景和业务需求,使得数据湖架构更加健壮。...函数执行时按请求数和计算资源的运行时间收费,相比于自建集群部署入湖,价格优势明显。 云原生,Serverless 提供更加云原生的入湖解决方案,所有资源云上部署,云上使用,更加便捷高效。
CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖,这个架构非常简单。...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。...Lake Cache构建缓存,文件格式是使用的开放Parquet、ORC、HFile存储格式,整个数据湖可以构建在各种云上。
02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖,这个架构非常简单。...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。...Lake Cache构建缓存,文件格式是使用的开放Parquet、ORC、HFile存储格式,整个数据湖可以构建在各种云上。
flink-sql-connector-mysql-cdc-1.2.0.jar Copy 备注:上述hudi-flink-bundle_2.12-0.9.0.jar已经修复了官方的bug,即不能加载默认配置项问题,建议使用上述提供的...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
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命,本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱...腾讯云数据湖产品 要解决数据湖架构三大原则中的诸多问题,从 0 打造云原生数据湖,需要很多专业的公有云背景和数据湖技术能力,腾讯云为此推出两款数据湖产品,便于客户数据平台架构升级。...preview= 腾讯云数据湖构建(Data Lake Formation,DLF)【2】提供了数据湖的快速构建,与湖上元数据管理服务,帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构,包括统一元数据管理、多源数据入湖...借助数据湖构建,用户可以极大的提高数据入湖准备的效率,方便的管理散落各处的孤岛数据。 【2】DLF: https://cloud.tencent.com/product/dlf?!...数据入湖构建 快速构建数据湖,以及在各种数据之间同步和处理数据,为高性能分析数据计算作数据准备。 2. 数据分析 用户可直接查询和计算 COS 桶中的数据,而无需将数据聚合或加载到数据湖计算中。
理想的数据湖功能列表 数据湖已成为必需品,而不是可有可无的东西。但这并不意味着组织会盲目地对其进行投资。不同的情况需要不同的功能集。下面列出了理想情况下数据湖应具备的所有功能。...Darmont 和 Sawadogo (2021) 指出,数据湖中的数据没有明确的格式,这意味着如果没有元数据来描述相关模式,它会很快成为浪费的资产。数据湖系统应具有的三个级别的元数据。...首先它应该提供业务级别的信息以增强对数据集的理解;其次操作元数据应涵盖数据处理过程中产生的信息,而技术元数据应明确描述模式。...支持并发 本地数据架构的问题之一是它们无法提供高并发性[32],这意味着同时为多个用户提供服务是一件麻烦事。云平台解决了这个问题,但由于数据仓库的限制,高并发仍然是一个问题。...对于多个用户同时访问不同类型数据的云数据湖,这些流程变得特别有用。
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。...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。
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...上述整个流程中存在两个问题:首先,数据多取,存在数据重复,上图中红色标识即存在重复的数据;其次,全量和增量在两个不同的线程中,也有可能是在两个不同的 JVM 中,因此先发往下游的数据可能是全量数据,也有可能是增量数据...将数据下发,下游会接上一个 KeyBy 算子,再接上数据冲突处理算子,数据冲突的核心是保证发往下游的数据不重复,并且按历史顺序产生。
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...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.
数据湖正是在这样的背景下应运而生,而云是数据湖最佳的实践场所。国内各大云厂商也聚焦数据湖,将云计算技术与数据湖技术结合,进一步发挥云自有的弹性扩张、灵活部署优势,让企业快速搭建并运用数据湖技术架构。...其中腾讯云,已经构建了完善的数据湖技术与产品矩阵,围绕数据湖存储、数据湖分析、数据湖 AI,数据湖算力调度覆盖数据业务全场景,形成综合性云端数据湖解决方案,帮助企业高效构建云端数据湖架构。...5月13日下午,腾讯云将在北京举办“云原生智能数据湖”媒体发布会。 1565881658.jpg 会上,腾讯云将首次对外展示完整数据湖产品矩阵以及发布数据湖系列新品,助力企业数据资源的高效共享。...目前,腾讯云数据湖体系已服务众多内外部客户,算力弹性资源池达 500万核,存储数据超过100PB,日采集数据量超500TB,每日分析任务数达1500万,每日实时计算次数超过万亿,能支持上亿维度的数据训练...基于腾讯云原生数据湖技术架构,在数据采集、数据存储、数据分析的全数据链条上提供了高可靠高可用的弹性数据能力。
5月13日,在北京举办的“腾讯云原生智能数据湖”发布会上,腾讯云首次对外展示完整云端数据湖产品图谱,并推出两款“开箱即用”数据湖产品,数据湖计算服务DLC和数据湖构建DLF。...腾讯云此次展示的完整云原生数据湖产品矩阵包括数据湖存储、数据湖算力调度、数据湖大数据分析、数据湖AI能力、以及数据湖应用和云上基础服务六个层面,提供一体化的全方位服务。...数据湖构建则能帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构,包括统一元数据管理、多源数据入湖、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。...同时,借助数据湖构建,用户可以极大提高数据入湖准备的效率,方便地管理散落各处的孤岛数据。...为此,企业迫切需要可以利用多个数据源、使用不同的大数据分析技术,快速构建灵活友好的数据架构,解决多元化分析场景的数据需求。” “面对这些变化,腾讯云原生智能数据湖应势而生。”
图片 安装AmoroAmoro是一个开源的数据湖管理系统。在安装Amoro之前,需要选择要安装的服务和节点,并准备好MySQL数据库。...支持Iceberg是一个数据湖开源项目,用于管理大规模数据的表格式。...表,实现数据湖表的管理和自优化。...图片 Spark写入数据Spark也可以用于写入数据到Iceberg表。...这个环境不仅支持流式数据生成和处理还有批处理,还能借助Amoro实现数据湖表的自动优化性能,为大数据应用提供了可靠的基础设施。
9 月 20 日,腾讯安全发布全新一代云原生安全数据湖,专注海量日志数据分析,助力企业构建一体化云原生数据湖平台,迈向主动安全。...两年前,腾讯安全在服务客户过程中发现,客户普遍反应遇到日志存储成本攀升、查询效率低下的问题,因此腾讯安全大数据实验室基于多年的大数据分析处理能力,前后花费两年时间自主研发了一款面向云原生的安全数据湖产品...腾讯云原生安全数据湖是基于云原生的自研数据分析平台,利用日志数据无需修改、大量字段重复、有时间戳等特性进行了几大创新: 架构领先:MPP 架构,采用 Rust 语言开发,针对日志及安全场景进行专项优化...:面向云原生架构实现存算分离、读写分离、从而实现一键弹性扩容,故障秒级切换 依托上述技术创新,腾讯云原生安全数据湖实现了极致的压缩比和数据处理效率,能将企业的安全运营存储成本降低 90%;在底层架构上面向云原生设计...目前,该数据湖已经集成在腾讯安全 SOC+ 产品下,为企业安全运营管理提供基座。未来,腾讯安全还会对外提供独立产品,助力企业构建云原生数据湖平台。
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在波士顿大数据创新会议上的一个对话会上,IBM云数据服务事业部产品开发副总裁迈克·奥罗克(Mike O’Rourke)表示,所有四个特性,包括在论证中的数据所有权的问题,在推动业务敏捷性上都各自扮演着一个重要角色...大部分现代云应用处理的数据都来自外部资源,在使用前必须清理。 “开发团队必须敏捷,这样他们才能迅速反应,提供应用程序的快速更新。”他说。“这意味着,在处理大数据时,你必须有不同的思考方式。”...因此,基于云的应用程序的设计必须足够灵活,以保证无论遇到何种数据,运行不间断。 奥罗克解释4个V的概念。他说,首先,高容量是最主要的。...因为云和移动应用需要处理交互的数据量,不论是事务型数据还是流数据,正从TB级到PB级飞涨。 多类型是说,应用程序必须能处理结构化和非结构化的多种形式的数据。...传统上,无论是零售交易、工厂车间的工艺控制,或是保险的保费和效益跟踪的案例,企业都是自己收集数据、自己处理。但云时代世界不一样了。
本文将从另一个角度为大家介绍 iceberg(结合之前推送的Iceberg快速入门,可以更深入的理解),然后分享 iceberg 在网易云音乐的一些实践,希望对大家能有所帮助。...,在云音乐目前的量级下,大量的list操作非常的耗时的,高峰期的NameNode压力非常大,大量的list操作的耗时的占比甚至和任务在计算上花费的时长相当,这也是为什么一些公司的hive表只允许两层分区的原因之一...1.1.4 元数据保存在元数据和文件系统两个地方 分区信息保存在元数据库, 文件信息保存在NameNode当中,整体没有原子性保障,如果文件发生变化,多了数据或者少了数据,对于元数据是不感知的,数据虽然能被正常读取...2 iceberg在云音乐的实践 云音乐仅主站的用户行为日志每天就会产生25T~30T,每天归档的文件数11万+,如果用spark直读这个11万+的文件的话,单单分区计算任务初始化的时间就要超过1个小时...v=-Q4UcXcIv1o 作者简介 汪磊,网易云音乐/数据平台开发专家。
为了处理现代应用程序产生的数据,大数据的应用是非常必要的,考虑到这一点,本博客旨在提供一个关于如何创建数据湖的小教程,该数据湖从应用程序的数据库中读取任何更改并将其写入数据湖中的相关位置,我们将为此使用的工具如下...Hudi 使您能够在基于云的数据湖上管理记录级别的数据,以简化更改数据捕获 (CDC) 和流式数据摄取,并帮助处理需要记录级别更新和删除的数据隐私用例。...Dataproc 是 Google 的公共云产品 Google Cloud Platform 的一部分, Dataproc 帮助用户处理、转换和理解大量数据。...结论 可以通过多种方式构建数据湖。我试图展示如何使用 Debezium[6]、Kafka[7]、Hudi[8]、Spark[9] 和 Google Cloud 构建数据湖。...本文提供了有关如何使用上述工具构建基本数据管道的基本介绍!
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