它完整支持AI使用的这种非结构化、半结构化向量数据及大数据Hive生态、数据湖表格式、Hdfs文件系统/对象存储等数据和传统数据库、数仓这种支持Jdbc访问的结构化数据的统一管理和治理以及数据血缘，支持多种计算引擎生态...02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。...通过全新统一元数据湖系统TBDS对结构化、半结构化、非结构化数据的全面管理，实现企业对Data+AI数据家底的全面盘点，为用户屏蔽了不同结构数据源组件的技术差异，对外提供统一的元数据能力。...特别在大数据结构化数据更好实现了湖仓元数据的统一和联动。 03、统一元数据权限 在Hadoop体系的优化 我们通过统一元数据系统的统一权限插件完成了不同数据源权限的管理。...并且在数据湖、AI场景实现元数据统一管理和自动化数据治理，在保证数据智能高效访问的同时还提供基于Ranger深度开发优化的统一权限安全能力，让数据更可感、可控、易用。
Azure Data Lake 刚刚全面上市，尤其是 Azure Data Lake Store 的管理似乎令人生畏，尤其是在处理大数据时。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。...大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...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。...糟糕的数据和管理不善的文件削弱了人们对湖泊作为信息来源的信任。倾倒是不好的。 还有数据淹没——因为数据量趋向于海量，而且速度只会随着时间的推移而增加，我们将看到越来越多的信息可以通过湖获得。...但是我们如何管理它呢？ 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。
介绍 Hudi将记录写入数据 parquet文件或日志 log文件，而这些文件在内存中是如何进行管理呢？...如之前的文章中提到过的 HoodieFileGroup、 FileSlice等与数据文件和日志文件是什么对应关系？本篇详细分析 Hudi的文件管理。 2....，并且其包含一个基准时间（数据文件和日志文件都有相同的时间基准）。...下面简要介绍数据文件和日志文件的文件名的生成。...总结 Hudi中对文件的管理的核心是 HoodieFileGroup，由 唯一标识，并且会保存不同的 FileSlice，每个 FileSlice包含最多一个数据文件和一个日志文件列表
简介 开源的，大规模表数据分析，高性能分析，原子提交，并发读写， 二.
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...无法复用目前已经非常成熟的基于离线数仓的数据血缘、数据质量管理体系。需要重新实现一套数据血缘、数据质量管理体系。Kafka不支持update/upsert，目前Kafka仅支持append。...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...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
后端 ActivityController.java @PreAuthorize("hasPermission('tienchin:activity:remove')") @Log(title = "活动管理...return toAjax(iActivityService.deleteActivityByIds(activityIds)); } IActivityService.java /** * 删除活动...* * @param activityIds 活动Ids * @return int 删除结果 * @author BNTang * @since 2023/09/22 01:37:35
return getDataTable(iActivityService.selectActivityList(activityVO)); } IActivityService.java /** * 查询活动列表...* * @param activityVO 活动信息 * @return {@code List} */ List selectActivityList...ActivityServiceImpl.java @Override public List selectActivityList(ActivityVO activityVO) { // 将超过当前时间的活动状态设置为禁用...expireActivity(); return activityMapper.selectActivityList(activityVO); } ActivityMapper.java /** * 查询活动列表...* * @param activityVO 活动信息 * @return {@code List} */ List selectActivityList
return AjaxResult.success(iChannelService.getById(channelId)); } ActivityController.java /** * 根据活动...ID查询一个具体的活动信息 * * @param activityId 活动ID * @return {@link AjaxResult} */ @PreAuthorize("hasPermission...AjaxResult.success(iActivityService.getActivityById(activityId)); } IActivityService.java /** * 根据活动...ID查询一个具体的活动信息 * * @param activityId 活动ID * @return {@link ActivityVO} */ ActivityVO getActivityById
ActivityController /** * 导出活动列表 */ @PreAuthorize("hasPermission('tienchin:activity:export')") @Log...(title = "渠道管理", businessType = BusinessType.EXPORT) @PostMapping("/export") public void export(HttpServletResponse...ActivityVO> util = new ExcelUtil(ActivityVO.class); util.exportExcel(response, activityVOList, "活动数据...}) @Excel(name = "活动ID") private Integer activityId; /** * 活动名称 */ @NotBlank(message = "{activity.name.notBlank...}", groups = {EditGroup.class, CreateGroup.class}) @Excel(name = "活动类型", readConverterExp = "1=折扣券,2=
修改字典 修改活动状态字典，将之前的数据键值为 0 的数据标签内容改为 过期： 更改下数据库的描述，禁用改为过期： ALTER TABLE `tienchin_activity` MODIFY COLUMN...`activity_status` int NULL DEFAULT NULL COMMENT '活动状态，0.表示过期、1.表示正常' AFTER `activity_type`; Activity.../** * 活动状态，0.表示过期、1.表示正常 */ private Integer activityStatus; ActivityServiceImpl 编写一个将超过当前时间的活动状态设置为禁用...@Override public List selectActivityList() { // 将超过当前时间的活动状态设置为禁用 expireActivity(...() { UpdateWrapper uw = new UpdateWrapper(); // 将原本状态为正常的活动状态为1，并且 endTime 小于当前时间的活动状态设置为过期
request({ url: '/tienchin/activity/' + activityIds, method: 'delete' }) } 后端 我们在进行数据修改的时候...，有的数据在新增的时候是需要校验必填项的，但是在编辑的时候却不需要，这个时候可以使用校验分组的方式进行区分实现方式如下。...} ActivityController.java @PreAuthorize("hasPermission('tienchin:activity:create')") @Log(title = "活动管理...= "活动管理", businessType = BusinessType.UPDATE) @PutMapping AjaxResult edit(@Validated(EditGroup.class..."更新成功" : "更新失败"); } ValidationMessages.properties 添加一个活动id不能为空的校验信息： activity.id.notnull=活动ID不能为空 ActivityVO
ActivityController @PreAuthorize("hasPermission('tienchin:activity:create')") @Log(title = "活动管理", businessType..."添加成功" : "添加失败"); } IActivityService /** * 添加活动 * * @param activityVO 活动信息 * @return 结果 */ int addActivity...1 : 0; } ValidationMessages.properties # 活动管理 activity.name.notBlank=活动名称不能为空 activity.name.size=活动名称最大长度为...20个字符 activity.channelId.notnull=渠道ID不能为空 activity.info.notBlank=活动简介不能为空 activity.info.size=活动简介最多为255...个字符 activity.type.notnull=活动类型不能为空 activity.status.max=活动状态最大值为1 activity.status.min=活动状态最小值为0 activity.discount.max
channel.channelId" /> 活动状态...value="dict.value" /> 活动类型..." :show-overflow-tooltip="true" align="center" prop="activityInfo"/> 活动类型.../** 重置按钮操作 */ function resetQuery() { proxy.resetForm("queryRef"); handleQuery(); } /** 多选框选中数据...$modal.confirm('是否确认删除活动编号为"' + activityIds + '"的数据项？').
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。
后端 ActivityVO /** * @author BNTang * @version 1.0 * @description 活动管理VO * @since 2023-23-05 **/.../ private Double discount; /** * 代金券 */ private Double voucher; ActivityController /** * * 活动管理表...11-05 23:53:17', null, null, null, null, '2023-09-05 23:53:22', '0'); IActivityService /** * * 活动管理表.../** * * 活动管理表 服务实现类 * * * @author BNTang * @since 2023-09-05 */ @Service public class...selectActivityList() { return activityMapper.selectActivityList(); } } ActivityMapper /** * * 活动管理表
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。...该解决方案包括表之间的外键引用、细粒度数据加密和详细的用户访问管理等内容。对数据的访问主要通过特定的数据仓库产品处理，通常使用 SQL 语言。 数据仓库范式的优点是能够定义向用户提供的数据和格式。...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。
而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 二、数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。...这样所有数据都在一个地方存储，能给后续的管理、再处理、分析提供基础。 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。...由于Hadoop的可扩展性，可以很方便地实现全量数据存储。结合数据生命周期管理，可做到全时间跨度的数据管控。...、使用，则同样为企业带来了更多的管理便捷性。...数据分发：支持数据的共享分发，将数据以多种形式(对象、API等)发布出来。 任务调度：任务管理、监控、日志、策略等。 数据加工：支持对数据的加密、脱敏、规格化、标准化等加工逻辑。
导读 本文将分享抖音集团数据湖表优化与管理实践。 主要是从四个部分进行介绍： 1. 抖音集团数据湖表的实现原理 2. 数据湖表管理的问题与挑战 3. 抖音集团数据湖表管理服务 4....与 Amoro 的融合及社区贡献 分享嘉宾｜张永翔杭州抖音科技有限公司数据湖存储专家 编辑整理｜程思琪 内容校对｜李瑶 出品社区｜DataFun 01 抖音集团数据湖表的实现原理 抖音集团内部使用的数据湖格式称为...ByteLake，它是基于 Apache Hudi 深度定制的一个数据库框架，其核心功能包括支持 ACID、增量消费更新和湖仓统一元数据管理，适用于数仓分析、交互式分析及特征工程等场景。...前者提供数据湖表元数据管理能力，类似于 Hive Meta store，负责 timeline 和 Snapshot 访问接口，并实现了数据湖标数据访问的并发控制能力，如读时心跳、任务租约和提交时冲突检测...04 与 Amoro 的融合及社区贡献 当前的数据湖表管理存在一些不足之处。
2023 年 9 月 26 日，腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。...活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家，共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题，观看人数过万。...大数据未来发展趋势和方向是许多开发者都关心的议题。活动一开场，腾讯大数据产研负责人陈鹏以及镜舟科技CTO张友东以业界专家的视角进行了一场精彩的技术对谈。...在活动中，腾讯的大数据团队分享了在湖仓一体方面的先进经验，包括如何搭建湖仓融合架构，湖仓分析在腾讯视频业务场景中的应用以及腾讯游戏如何从 Lambda 架构逐步演进至湖仓一体架构的技术进程。...本文将汇总此次技术交流活动的重要内容和视频资料，同时由衷感谢社区中的每一位小伙伴对此次活动的支持和积极参与。未来，我们将持续与大家分享更多高质量的技术内容！
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。 2 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：数据湖中的数据最接近原生的。...这样所有数据都在一个地方存储，能给后续的管理、再处理、分析提供基础。 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。...由于Hadoop的可扩展性，可以很方便地实现全量数据存储。结合数据生命周期管理，可做到全时间跨度的数据管控。...、使用，则同样为企业带来了更多的管理便捷性。...数据分发：支持数据的共享分发，将数据以多种形式(对象、API等)发布出来。 任务调度：任务管理、监控、日志、策略等。 数据加工：支持对数据的加密、脱敏、规格化、标准化等加工逻辑。
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