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。...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。...化封装为数据入湖，数据出湖提供更多能力拓展。
CDC的全称是Change data Capture，即变更数据捕获，它是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。...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。...在Lakehouse的CDC入湖链路中，我们团队也做了一些优化。 第一个是原库的Schema变更处理，我们对接的客户某些列的增加、删除或者修改某些列的场景。...2015年社区主席发表了一篇增量处理的文章，16年在Uber开始投入生产，为所有数据库关键业务提供了支撑；2017年，在Uber支撑了100PB的数据湖，2018年随着云计算普及，吸引了国内外的使用者；
namenode zookeeper datanode kafka resourcemanager nodemanager mysql flink 使用datafaker生成测试数据并发送到mysql 在数据库中新建...from stu3_binlog;Copy 可看到任务提交信息： image.png flink管理页面上也可以看到相关任务信息： image.png flink读取kafka数据并写入hudi数据湖...binlog_source_kafka;Copy 可以看到任务提交信息： image.png flink管理页面上也可以看到相关任务信息： image.png Flink UI查看数据消费情况 image.png 统计数据入hudi...select count(*) from stu3_binlog_hudi_view; Copy image.png image.png hdfs查看hudi数据 image.png 实时查看数据入湖情况...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
CDC的全称是Change data Capture，即变更数据捕获，它是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。...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。...在Lakehouse的CDC入湖链路中，我们团队也做了一些优化。 第一个是原库的Schema变更处理，我们对接的客户某些列的增加、删除或者修改某些列的场景。...2015年社区主席发表了一篇增量处理的文章，16年在Uber开始投入生产，为所有数据库关键业务提供了支撑；2017年，在Uber支撑了100PB的数据湖，2018年随着云计算普及，吸引了国内外的使用者；
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。...其中以Apache Iceberg为代表的表格式和Flink计算引擎组成的数据湖解决方案尤为亮眼。Flink社区方面也主动拥抱数据湖技术，当前Flink和Iceberg在数据入湖方面的集成度最高。...并且顺便体验一番流批一体，下面的离线查询和实时upsert入湖等均使用Flink SQL完成。...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。...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。
摘要：本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。...》，带了新的数据入仓入湖架构。...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...：全增量切换问题、手工映射表结构易出错、整库入湖，其中发现 Schema 变更导致入湖链路难以维护未进行解决，欢迎进一步讨论。
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。...Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入到数据库中。...hive 新建的表名 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
从 Hudi v0.10.0 开始，我们很高兴地宣布推出适用于 Deltastreamer[1] 的 Debezium 源[2]，它提供从 Postgres 和 MySQL 数据库到数据湖的变更捕获数据...背景 当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。...现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。...Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。...现在可以将数据库数据提取到数据湖中，以提供一种经济高效的方式来存储和分析数据库数据。请关注此 JIRA[20] 以了解有关此新功能的更多信息。
Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。...TIS采用两种方式实现数据入湖： 1....DeltaStreamer: 该方法实现批量数据导入，通过DataX将数据表中数据以avro格式导入到HDFS中，之后启动DeltaStreamer通过Spark RDD消费HDFS中的原始数据进行数据入湖...Hadoop 2.7.3 Apache Flink tis-1.13.1(基于Flink 1.13.1 定制，解决不同组件Source，Sink之间可能存在的三方依赖包冲突) 创建MySQL到Hudi千表入湖通道...准备一个MySQL测试数据库，版本5.7 2.
摘要：本文介绍了 Dinky 功能实践系列的 Flink CDC 整库实时入仓入湖的分析。...内容包括： 前言 环境要求 源库准备 整库同步参数介绍 整库入湖 Hudi 整库入仓 StarRocks 整库入库 MySQL 整库同步 Kafka 整库入库 PostgreSQL 整库入仓 ClickHouse...StarRocks》 《打造 Flink + StarRocks+ Dinky 的极速统一分析平台》 《Dinky 扩展 iceberg 的实践分享》 《Dinky 构建 Flink CDC 整库入仓入湖...checkpoint checkpoint 时间间隔 source 端 scan.startup.mode 全量或增量读取 source 端 parallelism 1 source 端 database-name 数据库名称...五、整库入湖 Hudi 作业脚本 EXECUTE CDCSOURCE demo_hudi2 WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = '192.168.0.4
image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...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...Flink + Canal 的架构能实现全量和增量自动切换，但无法保证数据的准确性； 最大限度地减少对源数据库的影响，比如同步过程中尽量不使用锁、能流控等； 能在已存在的任务中添加新表的数据采集
•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•后续应用规划及...
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。...在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入...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。
在这篇博客中，我将带您了解使用数据湖和大数据的风险和挑战。然后，我将带您了解我们为帮助最好地管理这些风险和挑战而创建的框架。...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。...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。
数据库的增量变更是数据湖中增量数据的主要来源，但目前 TiDB 的入湖路径还比较割裂，全量变更用 Dumpling 组件，增量变更用 TiCDC 组件。...两者处于割裂的链路， TiDB 也无法通过实时物化视图完成数据入湖的实时清洗和加工。 在 TiDB Hackathon 2021 赛事中，TiLaker 团队的项目解决了 TiDB 数据入湖的问题。...TiLaker 通过 Flink CDC 建立了一个快速、高效、简化的通道，解决了高效入湖的问题，将两个生态进行了更好地融合。...而且数据湖也有更新的能力， Flink 结合数据湖甚至能够做到分钟级的更新。数据库接 Flink 再接数据湖，就是看中了数据湖既便宜又可以更新这两大核心优势。...另外在数据入湖后，还做了一个报表，就是那个车跑来跑去的报表，这些数据都是我们从湖里面拿过来的，相当于一个离线的分析。
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...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...而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。这是两种截然不同的数据处理方法。...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
>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。...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。
浅入 ABP 系列(6)：数据库配置 版权护体©作者：痴者工良，微信公众号转载文章需要 《NCC开源社区》同意。...目录 浅入 ABP 系列(6)：数据库配置 创建标准的 EFCore 数据库上下文 连接字符串 定义隔离的上下文 多数据库支持和配置 Freesql 配置服务 本系列的第五篇：https://www.cnblogs.com...这一篇我们将来学习如何在 ABP 中添加数据库配置以及划分一个简单数据库模块的结构，我们将使用 EFCore + Freesql 来搭建数据库模块。 强烈推荐 Freesql！...多数据库支持和配置 这里我们将对上下文进行配置和注入，使得程序能够支持多数据库。...，这里写固定的，只是为了演示 /// /// 数据库连接字符串 /// public static
博客系列 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 两种范式：数据湖与数据仓库 基于一些主要组件的选择...对于这个用例，基于关系数据库的数据仓库是事实上的标准。但是，数据仓库不太适合处理新类型的数据，通常称为大数据。问题是由于数据量、实时要求和类型多样性造成的，其中包括非结构化和半结构化数据。...数据仓库：以有组织的结构提供的已清理数据 对于数据仓库范式，基本方法是提供一个集中式产品，使数据能够存储在有组织的层次结构中，通常以数据库表的形式。...集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。 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。...原则上，您可以纯粹在数据湖或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。 我见过大量基于数据湖工具的功能齐全的平台。在这些情况下，可以使用特定于用例的数据库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。
数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志， XML， JSON），非结构化数据（电子邮件，文档， PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...也就是数据湖将不同种类的数据汇聚到一起。 2）按需计算 使用者按需处理，不需要移动数据即可计算。数据库通常提供了多种数据计算引擎供用户来选择。常见的包括批量、实时查询、流式处理、机器学习等。...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。...通过Hive、Spark等低成本处理能力(相较于RDBMS)，将数据交给大数据库平台剂型处理。此外，还可通过Storm、Flink等支持流式处理等特殊计算方式。...5.1 数据接入 在数据接入方面，需提供适配的多源异构数据资源接入方式，为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。提供如下能力： 数据源配置：支持多种数据源，包括但不限于数据库、文件、队列、协议报文等。
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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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