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数据仓一体的好处

在最近的一篇博客中,Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据仓的演变,以及使用开放数据仓的好处,尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。 PaaS 数据仓 平台即服务 (PaaS) 数据仓是在您的云帐户中配置的数据仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据仓的一个示例。 SaaS 数据仓 软件即服务 (SaaS) 数据仓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数据仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品(亚马逊网络服务)。 让我们深入研究每个类别并将其与 PaaS 数据仓部署进行比较。 硬件(计算和存储):与 PaaS 数据仓一样,CDP One 数据仓驻留在云中并使用虚拟化计算。 数据仓一体的好处 运营可用于生产的数据仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。

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COS 数据最佳实践:基于 Serverless 架构的方案

这篇文章就数据管道为大家详细解答关于 COS 数据结合 Serverless 架构的方案。 传统数据架构分与出两部分,在上图链路中以数据存储为轴心,数据获取与数据处理其实是部分,数据分析和数据投递其实算是数据部分。 总结来看,整体数据链路中定制化程度最高,使用成本及代价最大的其实是数据部分(指数据获取和前的数据处理)。这块内容往往也是实现的数据架构比较核心的数据连接。 03 COS + Serverless 数据解决方案 COS + Serverless 架构整体能力点及方案如下图所示,相关解决方案覆盖数据数据数据处理三大能力点,通过 Serverless 化封装为数据数据提供更多能力拓展。

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    基于Apache Hudi 的CDC数据

    CDC数据方法 基于CDC数据,这个架构非常简单。 下图是典型CDC的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路,前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar,再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。 第二个架构是通过Flink CDC直联到MySQL上游数据源,直接写到下游Hudi表。 其实,这两条链路各有优缺点。第一个链路统一数据总线,扩展性和容错性都很好。 这是阿里云数据库OLAP团队的CDC链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路。 整个链路也分为两个部分:首先有一个全量同步作业,会通过Spark做一次全量数据拉取,这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步,避免对主库的影响,然后写到Hudi。

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    基于Apache Hudi 的CDC数据

    02 CDC数据方法 基于CDC数据,这个架构非常简单。 下图是典型CDC的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路,前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar,再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。 第二个架构是通过Flink CDC直联到MySQL上游数据源,直接写到下游Hudi表。 其实,这两条链路各有优缺点。第一个链路统一数据总线,扩展性和容错性都很好。 这是阿里云数据库OLAP团队的CDC链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路。 整个链路也分为两个部分:首先有一个全量同步作业,会通过Spark做一次全量数据拉取,这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步,避免对主库的影响,然后写到Hudi。

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    OPPO数据统一存储技术实践

    数据简述 数据定义:一种集中化的存储仓库,它将数据按其原始的数据格式存储,通常是二进制blob或者文件。 一个数据通常是一个单一的数据集,包括原始数据以及转化后的数据(报表,可视化,高级分析和机器学习等) 数据存储的价值 image.png 对比传统的Hadoop架构,数据有以下几个优点: 高度灵活: .png 早期大数据存储特点是流计算和批计算的存储放在不同的系统中,升级后的架构统一了的元数据管理,批、流计算一体化;同时提供统一的交互查询,接口更友好,秒级响应,并发度高,同时支持数据源Upsert变更操作 ;底层采用大规模低成本的对象存储作为统一数据底座,支持多引擎数据共享,提升数据复用能力 数据存储CBFS架构 image8558df4e75f0beee.png 我们的目标是建设可支持EB级数据数据存储 该子系统一个作用是作为持久化的多副本存储;另一个作用是数据缓存层,支持弹性副本,加速数据访问,后续再展开。

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    基于Flink CDC打通数据实时

    照片拍摄于2014年夏,北京王府井附近 大家好,我是一哥,今天分享一篇数据实时的干货文章。 02 Apache Iceberg介绍 通常认为数据是一种支持存储多种原始数据格式、多种计算引擎、高效的元数据统一管理和海量统一数据存储。 数据分为append和upsert两种方式。 3,数据任务运维 在实际使用过程中,默认配置下是不能够长期稳定的运行的,一个实时数据导入iceberg表的任务,需要通过至少下述四点进行维护,才能使Iceberg表的和查询性能保持稳定。 并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2,准实时数仓探索 本文对数据实时从原理和实战做了比较多的阐述,在完成实时数据SQL化的功能以后,后的数据有哪些场景的使用呢?

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    Flink CDC + Hudi 海量数据在顺丰的实践

    image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据架构。 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 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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    云原生数据101

    具体到数据平台差异的核心就是云原生数据架构极大的降低了企业的上云成本,可以达到比 Local 更低的 IT 成本,同时享受公有云的各种好处。 1. preview= 腾讯云数据构建(Data Lake Formation,DLF)【2】提供了数据的快速构建,与湖上元数据管理服务,帮助用户快速高效的构建企业数据技术架构,包括统一数据管理、多源数据 借助数据构建,用户可以极大的提高数据准备的效率,方便的管理散落各处的孤岛数据。 【2】DLF: https://cloud.tencent.com/product/dlf?! 数据构建 快速构建数据,以及在各种数据之间同步和处理数据,为高性能分析数据计算作数据准备。 2. 数据分析 用户可直接查询和计算 COS 桶中的数据,而无需将数据聚合或加载到数据计算中。 统一数据统一技术元数据管理诉求,希望统一管理分散在各处的数据源,并建立企业级权限管理,从而在各种分析计算引擎上使用,而无需在数据孤岛之间移动数据

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    星火计划 | 解密腾讯大数据到计算调度新技术 直播报名中

    随着技术的创新和应用场景的拓展,以云原生数据为代表的新一代数据技术架构既解决大数据“存”的问题,同时在“用”的维度上也产生了更大的价值。 而大数据离线任务不仅数量庞大,还有复杂的依赖关系,大数据调度系统高效地将各类大数据任务链路匹配合适的计算存储资源,快速下发和执行,是不可或缺的核心组件。 腾讯大数据统一调度平台US经过不断迭代优化,伴随海量业务的增长,同时具备性能和稳定性的优点,并且还保持了可扩展性。  5月24日19点,腾讯大数据星火计划技术沙龙第十三期准时开启线上直播。 本次直播将由腾讯大数据资深技术专家、高级工程师深度解析腾讯公有云数据DLC、Firestorm、离线任务调度平台的核心架构设计和实践场景。 届时,直播将会在腾讯大数据小鹅通平台、视频号、B站号同步开启。鹅厂定制礼物已经准备好,速来进群报名吧!

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    听说,难于上青天的云原生数据能开箱即用了?

    DLF更多是统一的元数据管理,高效的数据。 ? 基于这三个架构,弹性在统一计算里解决,存储问题在数据存储解决,至于统一数据,这个问题的核心是首先要有元数据,我们会展望腾讯云上所有的大数据产品怎么合力,之后会有统一数据的设计。 ? 最后一个点是统一和开放,统一统一数据存储,不光是DLC、DLF可以用这个数据,EMR、Flink也可以用。 统一数据能给大家带来很多好处,比如成本的下降以及一致性维护的工作也会更少,包括统一数据是一样的。 开放体现在两个点上,叫做联邦分析,我们不需要做,能对TP的一些数据做快速的分析,开放的第二个点更多的是数据解决方案。 ? 数据解决方案核心的架构理念是SSOT,只有一份数据来解决所有问题。

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    袋鼠云数据平台「DataLake」,存储全量数据,打造数字底座

    数据概念一经提出,便受到了广泛关注,人们发现此概念代表了一种新的数据存储理念,海量异构数据统一存储可以很好地解决企业数据孤岛问题,方便企业数据管理与应用。 高效数据通过⾃研批流⼀体数据集成框架 ChunJun,可视化的任务配置,将外部数据高效,让数据具备更高的新鲜度。 ・引入 ChunJun,提供数据同步效率实现秒级快速・全数据同步量 / 增量一体化,链路短组件少开发维护成本低・不影响在线业务的稳定2. 统一数据管理支持物理表、虚拟元数据统一管理,支持表结构变更、时间旅行、数据文件自动治理能力。 快照管理袋鼠云数据平台支持快照历史管理,支持多版本间快照变更对比,支持表时间旅行,一键回滚到指定数据版本。数据创建入任务,选择一张 Hive 进行转表,一键生成表信息。

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    李卓豪:网易数帆数据中台逻辑数据的实践

    (2) 数据传输 实现不同逻辑数据源之间的数据传导,同时也是后续数据物理的基石。数据传输根据逻辑数据源的元信息,给出最佳的传输方案。 血缘则是实现高效数据资产的一个重要基础信息,基于此实现数据热度、资源消耗、产出订阅、依赖推荐等众多高阶管理能力。 5. 数据逻辑 前文已经介绍完了逻辑数据的整体架构。 我们来看看数据的整体流程。有两种模式,用户可以根据实际的建设情况做选择。 如果还没有完成物理仓一体)的建设,可以选择逻辑的方式,具体步骤是:登记数据源、确定数据源Owner、基础技术元数据信息注册、以及账号的映射设置。 对于已经构建了物理的场景,用户可以将物理也作为数据源登记到元数据中心,然后通过数据传输实现数据的物理入,物理入中需要关注数据变更发现的实时性、字段映射等,确保数据的保真性。

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    Apache Hudi在华米科技的应用-仓一体化改造

    在社区支持更完善的Schema Evolution之前,当前华米大数据团队的解决方案为:根据历史Base数据的Schema顺序重新对增量数据Schema顺序做编排,然后统一增量。 针对这一问题,目前我们通过两个层面来进行处理: •推进上游进行数据治理,尽可能控制延迟数据,重复数据的上传•代码层进行优化,设定时间范围开关,控制每日数据在设定时间范围内,避免延迟较久的极少量数据降低表每日更新性能 ;对于延迟较久的数据汇集后定期,从而降低整体任务性能开销 3.6 数据特性适应问题 从数据的性能测试中来看,Hudi性能跟数据组织的策略有较大的关系,具体体现在以下几个方面: •联合主键多字段的顺序决定了 Hudi中的数据排序,影响了后续数据等性能;主键字段的顺序决定了hudi中数据的组织方式,排序靠近的数据会集中分布在一起,可利用这个排序特性结合更新数据的分布特性,以尽可能减少命中的base文件数据性能应该会有较好的提升; 4.

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    Flink Forward Asia 2021 实时数据合集

    字节跳动超大数据量场景下 CDC Hive 数仓遇到的挑战; 2. 数据选型过程与思考; 3. 技术方案以及我们做的优化; 4. 业务落地场景和收益; 5. 未来的计划。 本次分享我们将探讨现有入仓技术的典型架构和面临的痛点,包括海量 DB 数据的高效接入、数据一致性的语义保证、表结构的频繁变更等等。 最后,我们会通过一个 demo 来展示如何使用 Flink CDC 完成 MySQL 到 Hudi 的整库数据,并演示表结构变更的自动同步,整个 demo 只使用了几行 SQL,让观众深切体会到数据本应如此 基于这些现状,网易在过去一年多持续致力于基于 Hadoop 数据构建实时数仓的方案,以形成流批统一存储,统一计算的实时仓,这次分享将给大家带来我们怎样基于 Flink 和 Iceberg 来构建流批一体和仓一体方案 日志表数据的挑战和解决方案; 3. CDC 表数据的最佳实践; 4. Iceberg 社区 Flink 模块现状和进展。

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    一份数据满足所有数据场景?腾讯云数据解决方案及DLC内核技术介绍

    这个架构原则有两个很重要的好处,一个是减少维护复杂度,防止数据一致性问题,第二个就是节约成本。 那如何应用这个架构原则,有两个角度: 1、多个引擎类型、集群、能不能共用数据? 海量、历史数据#1 3、10% 最后一公里的大宽表、结果数据可以考虑独立的仓存储,追求极致性能毫秒级分析 4、数仓数据也要跟数据联动,数仓兼容数据,或者联邦分析 那么如果能完全应用了上面的四个tips ,可以看到在不同场景下有各种不同的产品供选择,当然即使同一个产品也会有多个集群,大部分都可以兼容数据存储COS来满足 统一存储的架构原则。 SQL入口是腾讯的supersql的统一sql服务,进行了权限,validate等操作以及进行了虚拟集群的管理和路由; 下面是DLC的数据管理,计算集群,数据权限和元数据管理; 最后与用户cos,cdb 有几个好处1、绝大部分job/task/file 都是利用本地磁盘;2、服务及用户无需运维shuffle service 3、无需购买,几乎零成本。

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      数据湖计算 DLC

      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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