这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 2. 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。
这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 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。
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。...入湖部分是整个数据湖架构的数据源头入口，由于数据湖的高便捷可扩展等特性，它需要接入各种数据，包括数据库中的表（关系型或者非关系型）、各种格式的文件（csv、json、文档等）、数据流、ETL工具（Kafka...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。...然后调用 Put Bucket 接口对拉取的数据进行上传，相关架构及处理流程如下图所示： 05 COS + Serverless 入湖方案优势 简单易用，依托 Serverless 计算，数据入湖将提供一键入湖创建...降低开销，函数在未执行时不产生任何费用，所以对一些无需常驻的业务进程来说，开销将大幅降低。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。
charset=utf8 stu3 10000 --meta meta.txt Copy 备注：如果要再次生成测试数据，则需要将自增id中的1改为比10000大的数，不然会出现主键冲突情况。...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
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。...在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。...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。
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...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....，报表数据给出的稳定性能有一个较大的提升。
image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...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...如果下发的是全量采集到的数据，且此前没有 Binlog 数据下发，则将这条数据的 GTID 存储到 state 并把这条数据下发；如果 state 不为空且此条记录的 GTID 大于等于状态中的 GTID...，也将这条数据的 GTID 存储到 state 并把这条数据下发； 通过这种方式，很好地解决了数据冲突的问题，最终输出到下游的数据是不重复且按历史顺序发生的。
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。...这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。...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。...我们创建的框架或我们赋予它的过程没有什么复杂的，但是让每个人都了解它的意图和数据湖的一般用途是非常重要的。
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...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...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
摘要：本文介绍了我们基于 Dlink 来建设 FlinkCDC 流式入湖 Hudi Sync Hive 的实践分享。...内容包括： 背景资料 准备部署 数据表 调试 结论 一、背景资料 Apache Hudi (发音为“ hoodie”)是下一代流式数据湖平台。...Hudi 提供表、事务、高效的升级/删除、高级索引、流式摄入服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据以开放源码文件格式存储 , Apache Hudi 不仅非常适合流式工作负载，而且它还允许您创建高效的增量批处理管道...会自动同步hudi的表结构和数据到hive , 'hive_sync.db' = 'cdc_ods' -- required, hive 新建的数据库名 ,...五、结论 通过 Dlink + Flink-CDC + Hudi 的方式大大降低了我们流式入湖的成本，其中 Flink-CDC 简化了传统 CDC 的架构与建设成本，而 Hudi 高性能的读写更有利于频繁变动数据的存储
中的数据 >全链路依赖消息队列的实时计算可能因为数据的时序性导致结果不正确 4.数据湖 >支持数据高效的回溯能力 >支持数据的更新 >支持数据的批流读写 >支持实现分钟级到秒级的数据接入，实效性和Kappa...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。
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。...、全组件可扩展、自带多集群管理等优势，在百万亿条/天的基础上，稳定支持更大规模的数据量。...关于 Apache Iceberg Apache Iceberg 是一种数据湖管理库，其设计简单、易用，并具备强大的查询和分析能力。...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。
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问？ 我选择什么数据格式？ 如何管理我的数据湖成本？ 如何监控我的数据湖？...ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？ 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施？ 如何组织我的数据？...ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？# 企业数据湖旨在成为大数据平台中使用的非结构化、半结构化和结构化数据的中央存储库。...出现的一个常见问题是何时使用数据仓库与数据湖。我们敦促您将数据湖和数据仓库视为互补的解决方案，它们可以协同工作，帮助您从数据中获得关键见解。数据湖是存储来自各种来源的所有类型数据的存储库。...设计数据湖的关键考虑因素# 当您在 ADLS Gen2 上构建企业数据湖时，了解您对关键用例的需求很重要，包括 我在数据湖中存储了什么？ 我在数据湖中存储了多少数据？
(云邪)、徐榜江 (雪尽) 老师们在 Flink Forward Asia 2021 上分享了精彩的《Flink CDC 如何简化实时数据入湖入仓》，带了新的数据入仓入湖架构。...如何简化实时数据入湖入仓》总结为以下四点： 1.全增量切换问题 该CDC入湖架构利用了 Hudi 自身的更新能力，可以通过人工介入指定一个准确的增量启动位点实现全增量的切换，但会有丢失数据的风险。...3.Schema 变更导致入湖链路难以维护 表结构的变更是经常出现的事情，但它会使已存在的 FlinkCDC 任务丢失数据，甚至导致入湖链路挂掉。...4.整库入湖 整库入湖是一个炙手可热的话题了，目前通过 FlinkCDC 进行会存在诸多问题，如需要定义大量的 DDL 和编写大量的 INSERT INTO，更为严重的是会占用大量的数据库连接，对 Mysql...此外 Dinky 还支持了整库同步各种数据源的 sink，使用户可以完成入湖入仓的各种需求，欢迎验证。
我们经常会听见数据中心和数据库，因为它在我们的生活当中无处不在，但是很多人可能并不知道数据湖是什么，因为在日常生活中，数据湖似乎并不常见，但是它运用的领域是非常多的，下面将为大家介绍数据湖技术架构。...数据湖技术架构是什么 不管是数据中心还是数据库，它们都有自己的技术架构，数据湖技术架构是什么？...在数据湖的架构当中，较低级别的数据一般是空闲的。如果大家想要知道具体的数据湖技术构架，可以借助图层来理解。 数据湖对企业的作用 数剧湖对于企业的作用是比较多的。...现在的数据湖使用的成本并不高，而且数据湖能够适应企业的一切变化，所以数据湖是比较灵活的。 上面和大家介绍了数据湖技术架构，理解数据湖的技术架构，能够帮助大家更好的理解数据湖，它的技术架构是比较简单的。...我们现在的生活是离不开数据的，数据湖对于企业的作用非常的多，很多企业的发展都离不开数据支持。
简而言之，数据仓库解决方案传统上是集中式的，而数据湖解决方案则分散到核心。这两种方法都有其优势，并且通常用于略有不同的目的。如今，产品具有这两个类别的典型特征是很常见的。...组织数据和表的关系是可以的，但是通常不强制使用，我们可以很容易地绕过它们。 数据湖解决方案的一个主要优势是计算和处理工具的去中心化。...结论：数据湖和数据仓库 在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。基于数据仓库的解决方案通常是集中式的，而数据湖解决方案则分散到核心。...他们的优势和基本理念是不同的。在处理青铜级和白银级数据时，在早期阶段利用基于数据湖的方法可能是有意义的。然后可以将数据存储在数据仓库中，以进一步组织成白银和黄金数据。...通过这种方式，所有数据既可以用于快速实验的原始格式，也可以用于报告的结构格式。 这样，我们可以利用这两种方法的优势。
前言 CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。...例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。...第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。...需要说明的是通过Flink CDC可以直接将数据Sink到Hudi, 中间无需MSK，但考虑到上下游的解耦，数据的回溯，多业务端消费，多表管理维护，依然建议CDC数据先到MSK，下游再从MSK接数据写入...总结 本篇文章讲解了如何通过EMR实现CDC数据入湖及Schema的自动变更。
我们生活在数据的时代，多了解一些数据方面的知识，能够帮助自己更好的发展，还能够推动企业的发展，相信很多人都知道数据湖和数据中台，因为它们在日常生活当中是比较常见的，以下就是关于数据湖和数据中台的区别。...数据湖和数据中台的区别 数据湖和数据中台听起来有些相似，但是数据湖和数据中台的区别还是挺大的。数据湖主要用来存储数据，这些数据是原始格式的，数据湖能够存储结构化的数据、 二进制数据等等。...数据湖和数据中台的应用 数据湖能够应用的领域是非常广泛的，它能够构建数据收集和数据服务等等，所以能够应用在物流的领域，因为物流的数据是非常多，而且变化会非常的快，而数据库则可以将平台的数据进行整合。...数据湖还可以应用在交付领域和制造领域等等。而数据中台可以应用在企业的管理当中，它可以解决各部门数据重复开发的问题，而且有些数据使用成本是比较高的，但是数据中台的成本并不是特别的高。...数据湖和数据中台的区别是什么呢？
一、数据湖概念的提出 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。...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。...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。
所以在Data+AI 时代，面对AI非结构化数据和大数据的融合，以及更复杂跨源数据治理能力的诉求，TBDS开发了第三阶段的全新一代统一元数据湖系统。...02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。...我们引入了Gravitino并且基于它在数据治理、数据权限等能力上做了大量的TBDS已有能力的合入优化，形成一个闭环、完整的系统。...特别在大数据结构化数据更好实现了湖仓元数据的统一和联动。 03、统一元数据权限 在Hadoop体系的优化 我们通过统一元数据系统的统一权限插件完成了不同数据源权限的管理。...TBDS轻量级Ranger Plugin Proxy代理 Ranger Plugin定时同步全量策略到本地内存，最大的优势就是本地内存鉴权，鉴权的时候不需要再去Ranger Admin，纯内存计算速度快
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