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数据湖无缝对接多种计算分析平台，对Hadoop生态支持良好，存储在数据湖中的数据可以直接对其进行数据分析，处理、查询、通过对数据深入挖掘与分析，洞察数据中蕴含的价值。 对于云上的客户来说，如何构建自己的数据湖，早期的技术选型也非常重要，随着数据流的不断增加，后续进行架构升级和数据迁移的成本也会增加，在云上使用HDFS构建大规模存储系统，已经暴露出来不少问题，HDFS是 ，只有构建满足各种引擎需求的数据湖统一元数据服务视图，才能 实现数据共享，避免其中的额外的ETL成本以及降低链路的延时。 reduce处理数据） 数据湖元数据服务的设计 数据湖元数据服务的设计目标是能够在大数据引擎，存储多样性的环境下，构建不同存储系统、格式和不同引擎统一元数据视图，并且具备统一的权限、元数据、并且需要兼容和扩展开源大数据生态元数据服务 并且通过元数据服务提供的视图，对底层文件系统进行分析和处理 通过插件体系无缝兼容EMR引擎，能够使EMR全家桶开箱即用，用户全程无感知，即可体验统一元数据服务，避免原Mysql等存储的可扩展性差的问题。
比如已经有了 Hive 的数仓存储体系，再引入数据湖的格式，并实现了通过 Hive 对数据湖进行读和写，这种方式就叫做仓外挂湖。 数据湖重要组成部分 1. 数据湖物理存储层 数据湖的存储层主要包括大数据生态的 HDFS 文件系统、主流的云原生对象存储。数据湖物理存储需要具备同时支持 HDFS 生态和云原生的生态。 （6）数据湖表格式-生态支持 ---- 3. 数据湖应用场景 1. 近实时 ETL 主要特点是利用数据湖的增量、多版本查询、TimeTravel 等能力进行构建。 因为数据湖组件实现了批流一体的存储，再通过批流一体的计算引擎，把数据写入到第三方的结果数据库中，从而提供 API 或者其它的服务的能力，去构建湖仓一体。 ---- 4. 数据湖探索 1.
腾讯云技术专家程力和数据湖存储研发负责人严俊明受邀进行专题分享，带大家领略数据湖存储的前沿技术和最佳实践案例。 演讲日程如下 演讲主题：腾讯混合云数据湖GooseFS在高性能计算场景的落地 演讲时间：22年11月26日14:55~15:40 演讲嘉宾：腾讯云技术专家 程力 演讲主题：面向Lakehouse的数据湖存储关键技术及落地实践 演讲时间：22年11月26日16:55~17:40 演讲嘉宾：数据湖存储研发负责人 严俊明 感兴趣的小伙伴点击文章底部“阅读原文”报名吧 ⭐通过演讲您将了解⭐ 业内最前沿的存算分离架构的优势和技术突破点 混合云数据湖模式帮助车企进行GPU训练 云原生数据湖的理解和实践架构 云原生数据湖的关键技术和具体实践案例 扫描海报二维码了解大会详情 点击“阅读原文”报名吧
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在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。 使用CDC跟踪数据库变更 在本文中，我将逐步介绍如何在Yotpo[2]生态系统中实施Change Data Capture架构。 我们希望能够查询最新的数据集，并将数据放入数据湖中（例如Amazon s3[3]和Hive metastore[4]中的数据），以确保数据最终位置的正确性。 采用这种架构后，我们在数据湖中获得了最新、被完全监控的生产数据库副本。 基本思路是只要数据库中发生变更（创建/更新/删除），就会提取数据库日志并将其发送至Apache Kafka[5]。 使用数据湖最大的挑战之一是更新现有数据集中的数据。在经典的基于文件的数据湖体系结构中，当我们要更新一行时，必须读取整个最新数据集并将其重写。
介绍 一开始，规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。 构建数据湖没有明确的指南，每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。 在之前的博客中，我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性，但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导，涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖 一种简单的方法可能是从几个通用区域（或层）开始，然后随着更复杂的用例的出现而有机地构建。 如果需要提取或分析原始数据，这些过程可以针对此中间层而不是原始层更有效地运行。 使用生命周期管理归档原始数据以降低长期存储成本，而无需删除数据。 结论 没有一种万能的方法来设计和构建数据湖。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。 活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13]，可实现更快的数据湖。 增量查询对于 Hudi 来说非常重要，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。 Hudi 社区和生态系统生机勃勃，越来越重视用 Hudi/对象存储替换 Hadoop/HDFS，以实现云原生流式数据湖。将 MinIO 用于 Hudi 存储为多云数据湖和分析铺平了道路。 推荐阅读 基于Apache Hudi + Linkis构建数据湖实践 万字长文：基于Apache Hudi + Flink多流拼接(大宽表)最佳实践 字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践
对数据湖的需求 在 NoBrokercom[1]，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-SQL 数据库中。这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整。 它的一个组成部分是构建针对分析优化的数据存储层。Parquet 和 ORC 数据格式提供此功能，但它们缺少更新和删除功能。 数据索引 除了写入数据，Hudi 还跟踪特定行的存储位置，以加快更新和删除速度。此信息存储在称为索引的专用数据结构中。 Schema写入器 一旦数据被写入云存储，我们应该能够在我们的平台上自动发现它。为此，Hudi 提供了一个模式编写器，它可以更新任何用户指定的模式存储库，了解新数据库、表和添加到数据湖的列。 默认情况下Hudi 将源数据中的所有列以及所有元数据字段添加到模式存储库中。由于我们的数据平台面向业务，我们确保在编写Schema时跳过元数据字段。这对性能没有影响，但为分析用户提供了更好的体验。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。 这些是世界上一些最大的流式数据湖[6]。Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。 活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13]，可实现更快的数据湖。 增量查询对于 Hudi 来说非常重要，因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。 Hudi 社区和生态系统生机勃勃，越来越重视用 Hudi/对象存储替换 Hadoop/HDFS，以实现云原生流式数据湖。将 MinIO 用于 Hudi 存储为多云数据湖和分析铺平了道路。
我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。 近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。 hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。 .Linkis引入Hudi之后的一些优点和应用介绍 • 实时ETL 将hudi引入到Linkis之后，我们可以直接通过streamis编写实时ETL任务，将业务表近实时地落到hudi，用户看到的最新的数据将是分钟级别的最新数据 ，而不是t-1或者几小时前的数据。
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析； 第二步，基于采集回来的多维度数据 建立系统性数据采集指标体系 建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构化相关数据及非结构化相关数据 ，根据数据分析指标体系才能归类汇总形成筛选用户条件的属性和属性值，也是发现新的营销事件的基础。 构建营销数据指标分析模型，完善升级数据指标采集，依托用户全流程行为触点，建立用户行为消费特征和个体属性，从用户行为分析、商业经营数据分析、营销数据分析三个维度，形成用户行为特征分析模型。
什么是Apache Hudi Apache Hudi是一个存储抽象框架，可帮助组织构建和管理PB级数据湖，通过使用upsert和增量拉取等原语，Hudi将流式处理带到了类似批处理的大数据中。 Hudi具有控制和管理数据湖中文件布局的能力，这不仅能克服HDFS NameNode节点和其他云存储限制，而且对于通过提高可靠性和查询性能来维护健康的数据生态系统也非常重要。 在没有其他可行的开源解决方案可供使用的情况下，我们于2016年末为Uber构建并启动了Hudi，以构建可促进大规模快速，可靠数据更新的事务性数据湖。 Apache Hudi场景包括数据分析和基础架构运行状况监视 Hudi通过对数据集强制schema，帮助用户构建更强大、更新鲜的数据湖，从而提供高质量的见解。 Hudi使Uber和其他公司可以使用开放源文件格式，在未来证明其数据湖的速度，可靠性和交易能力，从而消除了许多大数据挑战，并构建了丰富而可移植的数据应用程序。
为了处理现代应用程序产生的数据，大数据的应用是非常必要的，考虑到这一点，本博客旨在提供一个关于如何创建数据湖的小教程，该数据湖从应用程序的数据库中读取任何更改并将其写入数据湖中的相关位置，我们将为此使用的工具如下 ： • Debezium • MySQL • Apache Kafka • Apache Hudi • Apache Spark 我们将要构建的数据湖架构如下： 第一步是使用 Debezium 读取关系数据库中发生的所有更改 现在，由于我们正在 Google Cloud 上构建解决方案，因此最好的方法是使用 Google Cloud Dataproc[5]。 结论 可以通过多种方式构建数据湖。我试图展示如何使用 Debezium[6]、Kafka[7]、Hudi[8]、Spark[9] 和 Google Cloud 构建数据湖。 本文提供了有关如何使用上述工具构建基本数据管道的基本介绍！
随着企业关注价值点的变化及构建主体趋向于一线业务团队的趋势，也带来了企业数据仓库构建敏捷度的更高要求。 同时，聂晶判断在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。面对需求爆发式的增长，聂晶发布了腾讯云大数据开源开放的数据生态战略。 此次数据生态战略包含数据技术、数据产品、数据服务市场三个层面的内容。 首先在技术上的开源开放方面，腾讯云协同开源社区提供开放的技术体系，并通过开源的方式将自己的技术反哺给社区。 我们也认为，在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。 今天，我们在这里发布一个重磅的开源开放的数据生态战略。 立即观看 Techo 大数据专场《开源开放 构建云上数仓生态》专题回放 ---- 关注“腾讯云大数据”公众号，技术交流、最新活动、服务专享一站Get~
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数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。 构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么? (1)数据网格是逻辑视图，而不是物理视图 数据网格转变为一种借鉴现代分布式架构的范式：将域视为首要关注点，应用平台思维创建自助式数据基础设施，将数据视为产品，并实现开放标准化以实现可互操作的分布式数据产品生态系统 (3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。 超出数据仓库或数据湖范围的完整企业架构甚至更加复杂。必须应用最佳实践来构建一个有弹性的、可扩展、弹性的和具有成本效益的数据分析基础设施。
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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