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数据治理整改数据入湖

数据治理整改数据入湖是指在数据治理过程中，对已经入湖的数据进行整改，以满足数据治理的要求。

数据治理是指对数据进行管理和监督，以确保数据的质量、完整性和一致性。数据治理整改数据入湖是数据治理过程中的一个重要环节，可以确保数据在入湖之前已经经过了严格的质量检查和整改，以确保数据的质量和可靠性。

数据治理整改数据入湖的优势在于可以确保数据的质量和可靠性，减少数据错误和数据丢失的风险。同时，数据治理整改数据入湖也可以提高数据的可用性和可维护性，方便数据的管理和监督。

数据治理整改数据入湖的应用场景包括金融、医疗、教育、电商等领域。例如，在金融领域，数据治理整改数据入湖可以确保金融数据的准确性和完整性，避免金融数据错误导致的金融风险；在医疗领域，数据治理整改数据入湖可以确保医疗数据的质量和可靠性，避免医疗数据错误导致的医疗事故；在教育领域，数据治理整改数据入湖可以确保教育数据的准确性和完整性，提高教育质量和效率；在电商领域，数据治理整改数据入湖可以确保商品数据的准确性和完整性，提高商品的销售效率和用户体验。

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CDGP|没有元数据管理和数据治理的数据湖就是数据沼泽吗？

随着大数据时代的到来，数据湖作为企业存储和管理海量数据的重要平台，已经引起了广泛的关注。然而，如果没有元数据管理和数据治理，数据湖可能会变成数据沼泽。...在数据湖中，元数据管理和数据治理扮演着至关重要的角色。首先，元数据管理有助于组织和管理数据的存储和使用，使得用户能够方便地查询和获取所需数据。...缺乏元数据管理和数据治理的数据湖可能会面临以下问题：数据混乱：如果没有有效的元数据管理，数据湖中的数据可能会变得混乱无序，使得用户难以找到和使用所需的数据。...数据安全问题：缺乏数据治理会导致数据安全性下降，例如数据泄露、未经授权的访问和使用等问题。没有元数据管理和数据治理的数据湖将会变成数据沼泽，无法发挥其应有的作用。...为了解决这一问题，企业需要采取措施加强元数据管理和数据治理，从而提高数据质量和安全性，更好地利用数据湖这一重要平台。

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数据如水海纳百川，数据湖如何成为数据治理的新范式？

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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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【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

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...，云分析解决方案可以分为两类：数据湖和数据仓库。...数据湖：去中心化带来的自由 数据湖范式的核心原则是责任分散。借助大量工具，任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据：青铜、白银和黄金。...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。

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Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践

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。

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基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

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.

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漫谈“数据湖”

数据湖提供了全局的、统一的企业级数据概览视图，这对于数据质量、数据安全..直到整体的数据治理，甚至提高到数据资产层面都大有裨益。...数据湖需要为人工智能程序提供数据快速收集、治理、分析的平台，同时提供极高的带宽、海量小文件存取、多协议互通、数据共享的能力，可以极大加速数据挖掘、深度学习等过程。...4.5 数据湖 vs 数据治理 传统方式下，数据治理工作往往是在数据仓库中。那么在构建企业级数据湖后，对数据治理的需求实际更强了。...因为与”预建模”方式的数仓不同，湖中的数据更加分散、无序、不规格化等，需要通过治理工作达到数据”可用”状态，否则数据湖很可能会”腐化”成数据沼泽，浪费大量的IT资源。...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。

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【数据治理】什么是数据治理模型？

了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。...拥有如此大量的数据，组织需要以更结构化和更安全的方式管理他们的数据。这提出了对数据治理的需求。 什么是数据治理模型？...数据治理模型是一个框架，它概述了数据创建、数据存储和维护以及数据处置的流程和系统。不是每个组织都使用单一的数据治理模型，而是有几种类型的数据治理模型。模型因创建和使用数据的人员而异。...具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。...数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。

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数据治理（二）：数据治理功能方面

数据治理功能方面图片        数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、...六、数据资产管理        数据资产管理就是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产，确保数据资产的一致性和完整性，让管理者可以一目了然的了解到所有资产，提供决策依据，提升数据资产的价值。...，不仅给客户带来损失，也会给银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的。...以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。...实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观

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