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。 这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。 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。
日前发布的体育行业调查报告显示，电子竞技已超越足球，成为最具增长潜力的体育项目。 从各个国际赛事的成绩突破，到“电竞入亚”，随着越来越多激励政策和行业规范的出台，今年中国电竞产业飞速发展，成就了越来越多创新创业的“王者”，吸引了大量资本涌入，电竞迎来蓬勃发展的时代。 电竞行业发展到现阶段，有什么特点？电竞用户偏好哪些内容？ 斗鱼、虎牙到底为什么那么火？ 企鹅电竞的机会又在哪里？ 本文试通过电竞行业的历史、趋势分析，结合针对企鹅电竞用户的问卷调研，给您一个比较清晰的关于电竞行业的解读。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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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
品牌通过引入自有第一方数据，再融合一些媒体以及第三方独立数据供应商提供的数据，建立一个专属自己的DMP数据平台，为广告投放提供人群标签，进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放 毕竟，用户需求的变化是实时的，如果广告主用一月前的数据洞察和结论，去支持当下的投放决策，效率之低可想而知。很可能用户的需求已经有所调整，广告主的预算就白白浪费了。 在数据有效性的衡量上，大多数广告主选用的维度相对传统，仍是一些常规的曝光、点击、转化和留存等数据，但品牌资产的衡量不是单单通过这些指标来看的，也需要考虑现在阶段的品牌舆情、行业数据、用户对品牌的认知度、 因此，品牌数据资产更可贵的价值在于，真正“以人为本”，把数据资产转化为品牌人群资产，通过品牌人群资产的构建、沉淀与经营，去促进品牌营销全链路的升级，从用户洞察、策略管理、广告投放、到效果评估、投后归因， 小结 大数据环境下，品牌人群资产是品牌数据管理的核心要义，是数据与算法驱动营销的落脚点。
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。
抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管，我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了，趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么，思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的。 大数据分析：现在跟AI结合了 大数据分析过去几个月出现的一股趋势是，越来越关注利用人工智能（形式和风格各异）来帮助分析大规模的数据，从而获得预测性的洞察。 分析对 AI/ 机器学习越来越多的关注也符合大数据下一步演进的趋势：现在数据我都有了，但究竟从中能得到什么样的洞察呢？ 专门的大数据应用几乎在任何一个垂直行业都有出现，从医疗保健（尤其是基因组学和药物研究）到金融、时尚乃至于执法（如 Mark43）。 有两个趋势值得强调一下。 大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。
《数字政府行业趋势洞察报告（2022年）》和《2022数字政府产业图谱》在论坛上正式发布。 未来，数字政府行业生态将从过去垂直、分化的产业链分工演进到集约、共赢的生态共同体，产业链上下游的紧密融合成为趋势。 4、《2022数字政府产业图谱》描绘数字政府产业链上下游全景 数字政府产业图谱重点围绕政务云、智慧中台、行业应用、城市大脑、安全等核心领域，绘制覆盖产业链上下游关键环节的服务提供商图谱，助力数字政府基础设施建设和场景应用落地 在数据已成为我国经济发展的基础性、战略性资源的前提下，数字政府的建设将越来越重视数据价值的挖掘，将数据协同互通，打破数据孤岛现象，通过构建分类分级的数据授权机制，以应用场景为牵引，推动数据精准高效共享， 二是通过规范数据采集建立基层治理数据库，实现市、区、街道多级数据互联互通。三是重视围绕基层不同人群需求的公共服务创新。 趋势七、更注重构建全方位安全保障体系。
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。
在此背景下，腾讯营销洞察（TMI）发布《2020腾讯手机行业洞察白皮书》。 本报告发挥腾讯营销洞察（TMI）的大数据优势，力图层层剥茧，看清现象之下的本质，洞察噪音之中的真知，为读者提供化危机为生机、新机的灵感和证据。 数据显示，头部品牌以外，中小厂商在疫情下损失更加惨重，2020年行业分化整合的趋势必然加剧。可以断言，谁在这次宏观危机中生存下去，谁就将是最后的胜利者。
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。 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。 这也主要是因为数据过于原始带来的问题。 四、数据湖与关联概念 4.1 数据湖 vs 数据仓库 数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。 4.4 数据湖 vs 人工智能 近些年，人工智能技术再一次飞速发展，训练和推理等需要同时处理超大的，甚至是多个数据集，这些数据集通常是视频、图片、文本等非结构化数据，来源于多个行业、组织、项目，对这些数据的采集 4.6 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。
数据湖 数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。 而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 1 数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。 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。 数据湖 vs 人工智能 近些年，人工智能技术再一次飞速发展，训练和推理等需要同时处理超大的，甚至是多个数据集，这些数据集通常是视频、图片、文本等非结构化数据，来源于多个行业、组织、项目，对这些数据的采集 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。
纵观目前的市场情况，大部分人工智能的应用主要集中在互联网、科技和金融行业。 法律行业算是例外，虽然行业本身有着天然的滞后性，但近几年国内外很多公司开发出的技术应用让一波又一波人好奇：不远的未来人工智能会不会颠覆这个传统行业？ ? 前者是处理大量的数据，搜集大量的案例，后者是大量的执行和判断工作。 达观数据CEO陈运文介绍，很多律所找到达观数据沟通需求，希望可以建立一套更完善的内部搜索系统，通过分析以往的判例，进行归纳、分析和标签提取，让律师在接到新案件的时候能更有效地提供专业服务。 BIM 推出的 ROSS 系统是一个例子，通过快速筛选历史数据库，并结合Google这样搜索系统，在几秒钟内便能找到支持数据的最新案例、法条和建议。 ?
什么是数据湖？ 数据入湖 数据入湖有一定的标准，包括明确数据owner，发布数据标准，认证数据源、定义数据密级、评估数据质量和注册元数据。 数据入湖的方式 有物理入湖和虚拟入湖，物理入湖是指将数据复制到数据湖中，包括离线数据集成和实时数据集成两种方式。如果你对报表实时性要求很高，比如支撑实时监控类报表，那就需要入实时区。 虚拟入湖指原始数据不在数据湖中进行物理存储，而是通过建立对应虚拟表的集成方式实现入湖，实时性强，一般面向小数据量应用。 DM-Data Mart 数据集市， DM层数据来源于DWR层，面向展现工具和业务查询需求。DM根据展现需求分领域，主题汇总。 数据出湖 数据入了湖，自然要出湖，出湖即数据消费。
什么是数据湖 数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。 原始数据是指尙未针对特定目的处理过的数据。数据湖中的数据只有在查询后才会进行定义。 为什么出现了数据湖的概念 数据湖可为您保留所有数据，在您存储前，任何数据都不会被删除或过滤。有些数据可能很快就会用于分析，有些则可能永远都派不上用场。 数据从多种来源流入湖中，然后以原始格式存储。 数据湖和数据仓库的差别是什么？ 数据仓库可提供可报告的结构化数据模型。这是数据湖与数据仓库的最大区别。 数据湖架构 数据湖采用扁平化架构，因为这些数据既可能是非结构化，也可能是半结构化或结构化，而且是从组织内的各种来源所收集，而数据仓库则是把数据存储在文件或文件夹中。数据湖可托管于本地或云端。 他们还可以利用大数据分析和机器学习分析数据湖中的数据。 虽然数据在存入数据湖之前没有固定的模式，但利用数据监管，你仍然可以有效避免出现数据沼泽。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。 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Showflake 数据湖和仓库第 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湖开发提供了工具。 除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 数据库类型功能是专门使用 Delta 文件格式开发的。 Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。除其他外，该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。 根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。 这是 Snowflake 向数据湖范式方向扩展其解决方案的方式之一。如今，它提供了用于实时数据摄取的高效工具等。
本次推荐报告来自于“艾瑞咨询”，本文将对其核心观点与精彩洞察内容进行介绍。 3、未来云原生数据湖渗透行业有望拓展 现阶段，云原生数据湖主要应用于泛互联网行业（40.7%）及传统行业的互联网场景（泛政务、金融、工业、医疗、汽车等），其云上部署、存算分离和事后schema的特性可以帮助企业更好地应用数据 精彩洞察 （一）市场现状 1、拥抱云原生成为数据湖乃至大数据的必然选择 随着大数据技术的融合发展，数据湖的边界不断扩展，内涵也从早一个储存原始格式数据的系统的定义，逐步演进成为集多源异构数据统一储存 2、泛互联网是云原生数据湖行业主要客户，未来将拓展到汽车、政府、工业等行业 据调研，中国云原生数据湖的下游应用主要分布于泛互联网（40.7%）、泛政务（16.5%）、金融（16.3%）、工业（11.9% 以上为本次推荐报告的核心观点内容，大家可以下载查看完整版报告详细了解中国云原生数据湖应用的发展现状分析与案例洞察。 戳这里，点击直接下载
可以看到，国外大数据生态产业链日臻完善，从底层的大数据处理平台，到中间的数据分析层，再到上层的大数据应用（包括通用型和行业性应用），各个细分领域均有大大小小的厂商入局。 二是政企用户在金融、交通行业率先实践 ? 从行业上看，金融、交通行业的大数据实践最高，分别占比29.8%和14.6%。其中，“国字头”机构相比私营企业有着非常高的比例。 在金融行业，信息化程度高、结构性数据量庞大，面对海量数据的冲击，大数据基础技术的快速成长，自身“降本增效”的短期业务诉求为满足了企业用户的信心。 交通行业，如城市大脑、智慧城市等政府相关的项目不仅在过去满足了用户的浅层需求，也促使用户进一步追加。 而另一方面，用户规模的聚集程度也说明未来厂商的市场主攻方向也将是中大型企业。 目前，阿里云目前已覆盖了数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。
在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。 Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。 提取：从不同的数据源中提取数据 转换：将数据转换为特定格式 加载：将数据加载到预定义的数据仓库模式、表中 数据湖不需要严格的模式，并在分析之前将数据转换为单一格式。 数据湖的一些有用功能是： 它存储原始数据（原始数据格式） 它没有任何预定义的schema 您可以在其中存储非结构化、半结构化和结构化 它可以处理 PB 甚至数百 PB 的数据量 数据湖在读取方法上遵循模式 图片参考：微软文档 摄取：从各种数据源收集数据并以其原始格式存储到 Azure 数据湖中 存储：将数据存储到 Azure Data Lake Storage、AWS S3 或 Google 云存储 处理
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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