它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。 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。
它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。 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。
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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。 数据处理其实有批量（batch）和流式计算（real - time）两种方式。 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。 下面以数据湖入湖方案为突破点，为大家详细介绍基于 Serverless 架构下的 COS 数据湖解决方案。
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
1，数据入湖环境准备 以Flink SQL CDC方式将实时数据导入数据湖的环境准备非常简单直观，因为Flink支持流批一体功能，所以实时导入数据湖的数据，也可以使用Flink SQL离线或实时进行查询 ; b）实时方式 SET execution.type=streaming; SELECT COUNT(*) FROM IcebergTable; 2，数据入湖速度测试 数据入湖速度测试会根据环境配置 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？
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。
离线数据集成以 DataX 为主，本文主要介绍实时数据集成方案。 2017 年，基于 Jstorm + Canal 的方式实现了第一个版本的实时数据集成方案。 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 select 的方式读取全量数据，读取到上图中 s1、s2、 s3、s4 四条数据。 ，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。
写入方式 1.1 CDC Ingestion 有两种方式同步数据到Hudi 使用Flink CDC直接将Mysql的binlog日志同步到Hudi 数据先同步到Kafka/Pulsar等消息系统，然后再使用 Flink cdc-format将数据同步到Hudi 注意： 如果upstream不能保证数据的order，则需要显式指定write.precombine.field MOR类型的表，还不能处理delete snapshot data部分使用Bulk insert方式完成。 用户需要确保每个分区中至少有一条数据 index bootstrap是并发执行的。 读取方式 4.1 Streaming Query 默认是Batch query，查询最新的Snapshot Streaming Query需要设置read.streaming.enabled = true
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
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？ 确定数据的不同逻辑集，并考虑以统一或隔离的方式管理它们的需求——这将有助于确定您的帐户边界。 从一个存储帐户开始您的设计方法，并考虑为什么需要多个存储帐户（隔离、基于区域的要求等）而不是相反的原因。 格式之间的区别在于数据的存储方式——Avro 以基于行的格式存储数据，而 Parquet 和 ORC 格式以列格式存储数据。 # 了解您的数据湖的使用方式及其执行方式是操作您的服务并确保它可供使用其中包含的数据的任何工作负载使用的关键组成部分。 在这种情况下，选项 2 将是组织数据的最佳方式。相反，如果您的高优先级方案是根据传感器数据了解该地区的天气模式以确保您需要采取哪些补救措施，您将定期运行分析管道，以根据该地区的传感器数据评估天气。
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。
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？
我们在进行很多工作的时候，经常就需要用到数据 ，因为数据是比较准确的，它能够整合很多的资源，这对于企业今后的发展和管理是非常有利的。那么，数据湖和数据仓库的区别是什么呢？ 数据湖和数据仓库的区别 我们都知道，数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢？ 数据湖主要用来集中存储数据，它就像是一个存储数据库，它可以存储非结构化和结构化的数据，而且经常会用来处理非结构化的数据，数据湖当中的元素是非常好查找的，因为它们有对应的标识符。 数据湖和数据仓库的应用如何 数据湖的应用领域是非常广泛的，它可以应用在物流的领域，还可以应用在制造领域等等，数据仓库应用的领域也非常的广，因为数据仓库的容量是非常大的，它可以应用在各大企业的运营当中，很多的企业在进一步的发展之前 数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大，它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的，因为数据的分析是非常客观的，数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据，从而进行正确的决策。
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。 Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。 架构设计与解析 2.1 CDC数据实时写入MSK 图中标号1,2是将数据库中的数据通过CDC方式实时发送到MSK(Amazon托管的Kafka服务)。 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。
数据对于生活非常的重要，它能够整合很多的资源，尤其是当我们在上网的时候，经常需要使用到数据，而数据经过不断地更新，逐渐变得更高密度和智能化，以下就是关于数据湖和大数据中心的区别。 数据湖和大数据中心的区别 想要了解到数据湖和大数据中心的区别，首先就要明确他们两者之间的含义是什么。数据核的意思是将原始的数据进行分类，然后将这些数据存储到不同的数据池中，各个数据池将会再次进行存储。 数据湖和大数据中心的作用 数据湖的作用是非常多，它可以将不同种类的数据存储到一起，而且还能够分析这些数据，它能够帮助企业优化运营的模型，还能够预测分析企业的发展等等，所以很多的企业都会用到数据湖。 对于现在来说，数据湖和大数据中心对企业和社会都有着很大的作用。 上面和大家介绍了数据湖和大数据中心的区别，它们两者都能够实现数据的整合，但是有些方面是有一些区别的，现在的网络资源非常的多，合理的使用数据湖和大数据中心，能够为企业带来很大的便利，更好的掌握市场的信息。
社会中的资源各种各样，如果依靠自己的力量，是没有办法将资源整合好的，而数据湖却可以，它能够存储很多的数据资源，对于管理和办公来说，有着很大的作用，以下就是数据湖应用案例。 数据湖应用案例有哪些 数据湖能很好的将数据资源存储下来，数据湖应用案例有哪些呢？它的应用方面是非常广泛的，首先，它可以应用于政务信息中，能够实现多方管理。 数据湖还可以应用在企业的运营当中，因为数据湖可以分析和存储数据，预测未知的发展，这对于企业今后的发展是非常有帮助的。 数据湖是如何进行工作的 数据湖工作的原理并不难理解，它主要是将原始的数据进行整合，然后将其存储在数据池当中，而这些数据池将被进行分类。 数据湖能够存储很多的数据，这对于企业分析今后的发展非常有利，它的应用领域非常的广泛，在医学和政务当中都可以应用，而数据湖的工作方式是非常有序的，它的数据整合是非常科学的，能够帮助到大家使用这些数据。
本文的主要内容包括： FlinkX简介 功能及原理 云上入湖改造 展望 一、FlinkX简介 1. 三、云上入湖改造 云上入湖这里我们做了一些改造。 1. 并且Flink原生的1.12版本已经支持K8S调度运行了，所以我们把基于FlinkX的1.11版本Flink升级到了1.12，让它原生就可以支持K8S运行，这样的话对我们任务的弹性扩缩容就更加友好，对入湖的任务资源隔离也比较友好 数据结构优化 支持二阶段提交、数据湖Iceberg和提交kubernetes 对于数据入湖来说，目前的FlinkX有一个缺点，就是只支持结构化数据的传输，还不能原生支持二进制文件的同步。 如果数据要入湖，会有很多媒体文件，Excel、Word、图片、视频等等，这一块后期可能会自己去开发一些插件支持。
本文的主要内容包括：FlinkX 简介功能及原理云上入湖改造展望一、FlinkX 简介1. 三、云上入湖改造云上入湖这里我们做了一些改造。1. ，对入湖的任务资源隔离也比较友好，相互之间没有影响。 数据结构优化支持二阶段提交、数据湖 Iceberg 和提交 kubernetes对于数据入湖来说，目前的 FlinkX 有一个缺点，就是只支持结构化数据的传输，还不能原生支持二进制文件的同步。 如果数据要入湖，会有很多媒体文件，Excel、Word、图片、视频等等，这一块后期可能会自己去开发一些插件支持。
他从来就没有打算用数据湖来描述从所有企业应用程序获取数据的巨大的Hadoop存储库。 ? 数据湖是什么东东? 狄克逊说：“有人问数据湖是什么时，我告诉他们，它就是你以前在磁带上拥有的东西。 专家们表示，数据湖有四个关键的最佳实践： ·了解数据湖的使用场合 ·别忘了现有的数据管理最佳实践，比如确立强大的数据管理 ·知道数据湖的业务理由，因为这将决定合适的架构 ·要注意元数据 1 了解数据湖的使用场合 想建立一个成功的数据湖，企业需要摈弃这种想法：数据湖让你可以在一个地方收集所有数据。 用户已明白，如果要求数据湖的一些部分(很少是整个数据湖)采用某种结构，就能够从数据湖得到更大的用途(即商业价值)。” 4 支持元数据 最后，要注意元数据。元数据一再出现，它是确保数据湖是可行战略而不是数据墓地的关键。这里的好消息是，大数据和分析厂商在推出将元数据添加到数据湖及其他大数据存储系统的新工具。
腾讯云数据湖计算（DLC）提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构（Serverless）设计，用户无需关注底层架构或维护计算资源，使用标准 SQL 即可完成对象存储服务（COS）及其他云端数据设施的联合分析计算。借助该服务，用户无需进行传统的数据分层建模，大幅缩减了海量数据分析的准备时间，有效提升了企业数据敏捷度。
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