首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据湖平台湖仓一体

数据湖平台湖仓一体是一种云计算解决方案,旨在提供一种集成数据仓库和数据湖的方案,以满足企业对大规模数据存储、分析和处理的需求。数据湖平台湖仓一体的核心优势在于提供了一种高效、灵活、可扩展的数据处理方式,能够支持实时数据处理和批处理,同时具备数据安全和隐私保护的能力。

数据湖平台湖仓一体的应用场景包括但不限于以下几个方面:

  1. 大数据分析:数据湖平台湖仓一体可以支持企业对海量数据进行实时或离线分析,帮助企业快速获取洞察和价值。
  2. 数据治理:数据湖平台湖仓一体可以帮助企业进行数据治理,包括数据质量检查、数据安全和隐私保护等方面的工作。
  3. 数据共享:数据湖平台湖仓一体可以支持企业对数据进行共享和协作,提高数据的价值和利用率。
  4. 数据应用开发:数据湖平台湖仓一体可以支持企业进行数据应用开发,包括数据可视化、机器学习和人工智能等方面的应用。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云数据仓库:腾讯云数据仓库是一种高性能、高可靠的数据仓库服务,可以支持企业对海量数据进行实时或离线分析,帮助企业快速获取洞察和价值。
  2. 腾讯云数据湖:腾讯云数据湖是一种高效、灵活、可扩展的数据处理服务,可以支持实时数据处理和批处理,同时具备数据安全和隐私保护的能力。
  3. 腾讯云数据分析:腾讯云数据分析是一种数据分析服务,可以支持企业对海量数据进行实时或离线分析,帮助企业快速获取洞察和价值。
  4. 腾讯云数据管理:腾讯云数据管理是一种数据管理服务,可以支持企业进行数据治理,包括数据质量检查、数据安全和隐私保护等方面的工作。
  5. 腾讯云数据应用开发:腾讯云数据应用开发是一种数据应用开发服务,可以支持企业进行数据可视化、机器学习和人工智能等方面的应用。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据一体架构实践

五、汽车之家一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk,介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖一体架构,将数据可见性提升至分钟级;从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg...02 基于 Iceberg 的一体架构实践 一体的意义就是说我不需要看见数据有着打通的元数据的格式,它可以自由的流动,也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1....流批一体: 在流批一体的理念下,Flink 的优势会逐渐体现出来。 12....总结 通过对一体、流批融合的探索,我们分别做了总结。 一体 Iceberg 支持 Hive Metastore; 总体使用上与 Hive 表类似:相同数据格式、相同的计算引擎。...架构收益 - 准实时数 上方也提到了,我们支持准实时的入仓和分析,相当于是为后续的准实时数建设提供了基础的架构验证。准实时数的优势是一次开发、口径统一、统一存储,是真正的批流一体

1.9K32

一体详解

问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据? 2.一体化为什么诞生? 3.一体化是什么? 4.一体化的好处是什么?...由于这些原因,数据的许多功能尚未实现,并且在很多时候丧失了数据的优势。 2.一体化为什么诞生?...之前的微博基于大数据的需求发展了数据仓库平台,基于AI的需求,发展了数据平台,这两套大数据平台在集群层面完全是割裂的,数据和计算无法在两个平台间自由流动。...是否能有一种方案同时兼顾数据的灵活性和云数据仓库的成长性,将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本?那么一体化就是答案! 3.一体化是什么?...4.一体化的好处是什么? 一体能发挥出数据的灵活性与生态丰富性,以及数据仓库的成长性与企业级能力。

3.7K21

数据一体的好处

其次,您可以订阅数据服务,例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据部署的特征,介绍 Cloudera 新的一体产品 CDP One 的优势。...PaaS 数据 平台即服务 (PaaS) 数据是在您的云帐户中配置的数据的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据的一个示例。...SaaS 数据 软件即服务 (SaaS) 数据部署是作为服务提供的交钥匙解决方案。例如,最近发布的 CDP One数据一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品(亚马逊网络服务)。...数据一体的好处 运营可用于生产的数据可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。...CDP One 是一种一体数据软件即服务 (SaaS) 产品,可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。

67120

数据VS数据仓库?一体了解一下

本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设,将从历史的角度对数据数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,来阐述两者融合演进的新方向——一体,并就基于阿里云MaxCompute...我们认为,构建湖一体需要解决三个关键问题: 数据/元数据无缝打通,且不需要用户人工干预 有统一的开发体验,存储在不同系统的数据,可以通过一个统一的开发/管理平台操作 数据数据仓库的数据...构建湖一体化的数据中台 基于MaxCompute一体技术,DataWorks可以进一步对两套系统进行封装,屏蔽异构集群信息,构建一体化的大数据中台,实现一套数据、一套任务在之上无缝调度和管理...总体来说,MaxCompute一体为企业提供了一种更灵活更高效更经济的数据平台解决方案,既适用于全新构建大数据平台的企业,也适合已有大数据平台的企业进行架构升级,可以保护现有投资和实现资产利旧。...解决方案 为了解决上述的痛点问题,阿里云产品团队和微博机器学习平台团队联合共建湖一体新技术,打通了阿里巴巴MaxCompute云数和EMR Hadoop数据,构建了一个跨湖和的AI计算中台。

2.5K10

数据仓库与数据一体:概述及比较

数据一体的诞生是随着云仓库提供商开始添加通常与相关的功能而产生的,正如 Redshift Spectrum 和 Delta Lake 等平台中所见。...3.6 一体的好处 一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据的低成本存储和灵活性相结合。...易于数据版本控制、治理和安全性:数据一体架构强制实施架构和数据完整性,从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 一体的缺点 一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。...尽管数据一体结合了数据仓库和数据的所有优点,但我们不建议您为了数据一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求? 从头开始构建湖一体可能很复杂。...您很可能会使用一个为支持开放的数据一体架构而构建的平台。因此,请确保在购买之前研究每个平台的不同功能和实现。 5.1 了解您的核心用户 当涉及到数据仓库与数据时,"一刀切"并不适用。

14010

一体架构构建与平台应用实践

这里的数据很规范,用起来没那么灵活。 数据适合存储非结构化的、信息密度低的、未经清洗的数据。例如生产中我们获取到的日志信息、长文本信息等都可以直接放到数据中。...曾经有一段时间,大家对于大数据的存储形式分裂为了两派。不断询问是选择数据,还是选择数据仓库? 选择数据,才能拥有数据的多样与灵活,有利于将不同的数据组合在一起,发现新的规律。...一体,即打通数据仓库和数据两套体系,让数据和计算在之间自由流动,从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系。...下面这份PPT材料来自DAMA中国,专题分享活动《一体,构建企业数字化新基座》,作者数据科学家毛亮坚老师,主要介绍了大数据平台架构演进、详细阐述一体架构构建与探索思路、一体平台应用实践案例...、最后提出了一体平台未来发展趋势,推荐给大家阅读。

98310

一体:基于Iceberg的一体架构在B站的实践

本文主要介绍为了应对以上挑战,我们在一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要一体 在讨论这个问题前,我们可能首先要明确两个概念:什么是数据?什么是数据仓库?...一体是近两年大数据一个非常热门的方向,如何在同一套技术架构上同时保持的灵活性和的高效性是其中的关键。...在B站,基于我们之前的技术栈和实际的业务场景,我们选择了第二个方向,从数据架构向一体演进。...我们基于Iceberg构建了我们的一体架构,在具体介绍B站的一体架构之前,我觉得有必要先讨论清楚两个问题,为什么Iceberg可以构建湖一体架构,以及我们为什么选择Iceberg?...Magnus是我们一体架构的核心组件,它负责管理优化所有的Iceberg表中的数据

20310

金融信创一体数据平台架构实践

技术上,这一阶段出现了流批一体一体和存算分离等先进的数据架构。 当前数据平台发展的第一个重要趋势是云原生与大数据的结合。...一体架构则解决了这些问题,它整合了数据数据仓库的优势,创建一体化和开放式的数据处理平台。这种架构允许底层统一存储和管理多种类型的数据,并实现了数据之间的高效调度和管理。...这种架构结合了云原生和一体的技术优势,实现新一代云数据智能平台。...平台支持多种架构,包括离线数、实时数、流批一体以及一体架构,满足企业内部数工程师、数据分析工程师和数据管理人员的需求。...在云上输出一体平台, CyberEngine + CyberData + CyberAI:提供一站式的大数据 AI 底座、DataOps 平台和 MLOps 平台组合,输出云原生弹性一体平台,满足客户的多样化应用场景

11710

数据数据和仓库:范式简介

是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据解决方案?了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境,例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。...数据分析平台通常根据它们所涵盖的过程部分分为多个阶段。典型的批量数据流水线平台如上图所示。但是,文章分析也适用于实时平台。这些工具可以从处理(绿色)或存储(蓝色)的角度进行分类。...下面的工具行对应于它们在平台不同阶段的可用性。 例如,典型的数据解决方案由单独的处理和存储工具组成。在数据仓库的情况下,一个单一的解决方案通常同时兼顾处理和存储功能。让我们更清楚一点。...例如,黄金层通常为不同的使用场景提供多个版本的数据。 比较数据分析平台 传统上,数据分析平台是用于公司报告目的的解决方案。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。...原则上,您可以纯粹在数据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数据集市来提供信息,而根本不需要数据仓库。

53310

AWS的一体使用哪种数据格式进行衔接?

此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift(数)查询Hudi表,现在它终于来了。...现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据,而无需先将数据加载到其中,从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...bucket/prefix/partition-path' Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成,然后原生集成到AWS上不同云产品,如Athena、Redshift,可以看到Hudi作为数据格式层衔接了云原生数据数据仓库...,可用于打造一体底层通用格式,Hudi生态也越来越完善,也欢迎广大开发者参与Apache Hudi社区,一起建设更好的数据,Github传送门:https://github.com/apache/

1.9K52

别说你懂一体

为此,这篇文章我们将主要分析: 1、数据数据一体究竟是什么? 2、架构演进,为什么说一体代表了未来? 3、现在是布局一体的好时机吗?...01:数据+数据一体一体出现之前,数据仓库和数据是被人们讨论最多的话题。 正式切入主题前,先跟大家科普一个概念,即大数据的工作流程是怎样的?...这里需要注意的是,“一体”并不等同于“数据”+“数据”,这是一个极大的误区,现在很多公司经常会同时搭建数数据两种存储架构,一个大的数拖着多个小的数据,这并不意味着这家公司拥有了一体的能力...以国内数字化企业服务领域成长最快的独角兽滴普科技为例,依托新一代一体、流批一体数据分析基础平台FastData,基于对先进制造、生物医药、消费流通等行业的深度洞察,滴普科技从实际场景切入,为客户提供了一站式的数字化解决方案...以AI应用层面为例,一体架构天然适合AI类的分析(包括音视频非结构化数据存储,兼容AI计算框架,具有模型开发和机器学习全生命周期的平台化能力),也更适合大规模机器学习时代。

54130

一体,技术“缝合怪”?

因此,一体化应运而生,旨在将数据仓库的结构化分析能力与数据的存储灵活性无缝结合,为企业提供一个综合的数据管理方案。 接下来,我们就一体进行更深入的分析。...为什么要追求一体? 既然数据数据仓库是两种截然不同的东西,那我们为什么现在要强行将他们融为一体呢?那是因为新的数据需求,逼着我们去实现一体。 让我们先来看一个例子。...随着技术的不断发展,我们预计一体化将在未来的企业数据战略中扮演越来越重要的角色。 具体怎么实现一体? 既然一体这么好,那么,应该怎么样来实现一体呢?...比如,希望平台建立在云上,选择阿里云等云厂商是不错的选择;希望提供一体化的数据平台,选择星环科技这类大数据基础软件厂商更合适;对平台性能有特殊要求,则镜舟科技、达梦数据数据库厂商更擅长。 3....架构设计 在选择合适的技术平台和供应商之后,设计一个能够同时支持数据数据仓库操作的统一架构,是实现一体化的关键。

21910

数据数据和仓库:Databricks 和 Snowflake

是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake,以评估基于数据和基于数据仓库的解决方案之间的差异。...正如我们在上一篇文章中了解到的,数据分析平台可以分为多个阶段。上面,我们可以看到一张图片,大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。...根据数据范式,文件格式本身是开放的,任何人都可以免费使用。...我们注意到 Snowflake 在数据仓库领域有基础,而 Databricks 更面向数据。然而,两者都将其范围扩展到了其范式的典型限制之外。 这两种工具绝对可以单独使用来满足数据分析平台的需求。 ...然而,正如在上一篇文章中提到的,在一个平台上同时使用这两种产品可能是个好主意。图中描述了这种解决方案的故障,Databricks 读取和处理原始数据,Snowflake 负责管道的发布端。

2K10

数据数据和仓库:Azure Synapse 视角

是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据数据仓库范式规模上的定位。...数据和仓库第 1 部分:范式简介 数据和仓库第 2 部分:Databricks 和Showflake 数据和仓库第 3 部分:Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖的解决方案,该解决方案与该主题的角度略有不同...这样一来,我们就有了多个云数据产品,一个品牌和一个界面,涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外,Synapse 环境为数据仓库构建和数据开发提供了工具。...Azure Synapse Analytics 平台可以描述为具有以下组件: 图形 ELT/ETL 工具,名为 Pipelines,用于数据摄取和处理。...例如,可以定义可从多个工具访问的通用关系数据库类型表。 另一方面,将单个工作区用作图形用户界面是有益的。通常,在构建新的分析平台时,您需要对云大数据组件有相当广泛的了解。

1.1K20

基于一体构建数据中台架构

数据仓库存储结构化的数据,适用于快速的BI和决策支撑,而数据可以存储任何格式的数据,往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为,因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。...一体,又被称为Lake House,其出发点是通过数据仓库和数据的打通和融合,让数据流动起来,减少重复建设。...Lake House架构最重要的一点,是实现数据仓库和数据数据/元数据无缝打通和自由流动。...湖里的“显性价值”数据可以流到里,甚至可以直接被数使用;而里的“隐性价值”数据,也可以流到湖里,低成本长久保存,供未来的数据挖掘使用。...一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力,实现全量数据价值的持续释放,正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。

76510

Streaming与Hudi、Hive一体

Hudi介绍 概述 架构图 核心概念 Timeline 文件布局 索引 表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解 流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 一体...哪些数据发生了变更。 架构图 传统的批处理(例如:T+1),需要更长时间,才能看到数据的更新。而Hudi将流处理引入到大数据中,在更短地时间内提供新的数据,比传统批处理效率高几个数量级。...hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行 启动HDFS集群 启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序 一体...DataSourceOptions.scala 配置项请参考:http://hudi.apache.org/docs/configurations.html#read-options 推荐阅读 触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践...Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用 通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案 实时数据:Flink CDC流式写入Hudi Debezium-Flink-Hudi

2.8K52

通用数据一体架构正当时

数据一体兴起 在我领导 Uber 数据平台团队期间亲身感受到了这种破碎架构的痛苦。在和仓库之间复制数据的大型、缓慢的批处理作业将数据延迟到 24 小时以上,这减慢了我们的整个业务速度。...通用数据一体架构 通用数据一体架构将数据一体置于数据基础架构的中心提供快速、开放且易于管理的商业智能、数据科学等事实来源。...数以千计同时使用数据数据仓库的组织可以通过采用此架构获得以下好处: 统一数据 通用数据一体体系结构使用数据一体作为组织云帐户中的事实来源,并以开源格式存储数据。...以开放格式保存数据,可以在所有三个层中分摊所有数据优化和管理成本,从而为数据平台节省大量成本。 更快的性能 通用数据一体通过两种方式提高性能。...借助通用数据一体架构,他们的分析师可以继续使用仓库对一体中存储的数据进行查询。

15810

数据架构系列:如何理解一体

以下讨论数据数据仓库、一体都是基于用户的数据是海量且复杂多元的。...对比 (以上图片来自阿里云) Why:业界为什么要做一体? 我来形象地描述一下:集合两者的优势,像数据仓库一样管理的数据,像数据一样开放的数据仓库。...价值的交点 (以上图片来自阿里云) How:业界怎么做一体?...目前业内的一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的一体架构,用户会把热数据(频繁查询)放在数据仓库中,无论在存储和计算上都有大量的优化,计算速度快、成本高;冷数据放在数据中,计算慢、成本低,当用户要查询时...7.B站基于Iceberg的一体架构实践 8.亚马逊一体 9.构建切实有效的一体架构  作者简介 叶强盛 腾讯云开发者社区【技思广益·腾讯技术人原创集】作者 腾讯后台开发工程师,目前负责腾讯天穹大数据

1.9K10

数据架构系列:如何理解一体

估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据、云数据仓库、一体产品。...以下讨论数据数据仓库、一体都是基于用户的数据是海量且复杂多元的。...目前业内的一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的一体架构,用户会把热数据(频繁查询)放在数据仓库中,无论在存储和计算上都有大量的优化,计算速度快、成本高;冷数据放在数据中,计算慢、成本低,当用户要查询时...以下列举了业界实现的方案阿里云 MaxCompute + Hologres图片阿里云 EMR + Sarrocks图片华为云 一体图片字节跳动 基于Doris的一体探索图片字节跳动-火山引擎 一体云服务图片...链接5 4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据数据中台。链接6 大数据发展20年,“一体”是终局?链接7 B站基于Iceberg的一体架构实践。链接8 亚马逊一体

2K102

万字详解数据仓库、数据数据中台和一体

本文目录: 一、前言 二、概念解析 数据仓库 数据 数据中台 三、具体区别 数据仓库 VS 数据 数据仓库 VS 数据中台 总结 四、一体 目前数据存储方案 Data Lakehouse(一体...四、一体 有人说“一体成为下一站灯塔,数数据架构即将退出群聊”。...Data Lakehouse(一体) Data Lakehouse的出现试图去融合数数据这两者之间的差异,通过将数构建在数据湖上,使得存储变得更为廉价和弹性,同时lakehouse能够有效地提升数据质量...解释拓展: 一体,简单理解就是把面向企业的数据仓库技术与数据存储技术相结合,为企业提供一个统一的、可共享的数据底座。...一体方案的出现,帮助企业构建起全新的、融合的数据平台。通过对机器学习和AI算法的支持,实现数据+数据仓库的闭环,提升业务的效率。

1.1K20
领券