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构建数据湖的思考

构建数据湖是一个关键的数据管理策略，它可以帮助企业实现数据的统一存储、分析和管理。数据湖是一个集中存储原始数据的地方，可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖可以帮助企业更好地理解其数据，并从中获取有价值的见解。

在构建数据湖时，需要考虑以下几个方面：

  1. 数据来源：需要识别和整合所有的数据来源，包括内部数据、外部数据和第三方数据。
  2. 数据存储：需要选择一个可扩展、高可用性和安全性的数据存储解决方案。
  3. 数据处理：需要对数据进行清洗、转换和整合，以便于进行分析和挖掘。
  4. 数据安全：需要确保数据的安全性和隐私性，遵守相关的法律和法规。
  5. 数据治理：需要制定数据治理策略，确保数据的质量和一致性。

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  1. 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/dcdb
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这些产品可以帮助企业构建一个高效、安全、可靠的数据湖，从而实现数据的价值。

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数据湖

语义能力方面比较吃力 >架构复杂，涉及多个系统协调，靠调度系统来构建任务依赖关系 2.Lambda 架构 >同时维护实时平台和离线平台两套引擎，运维成本高 >实时离线两个平台需要维护两套框架不同但业务逻辑相同代码...，且当前无法使用 OLAP 引擎直接分析消息队列 中的数据 >全链路依赖消息队列的实时计算可能因为数据的时序性导致结果不正确 4.数据湖 >支持数据高效的回溯能力 >支持数据的更新 >支持数据的批流读写...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。

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【数据湖架构】Hitchhiker的Azure Data Lake数据湖指南

然后，他们可以将高度结构化的数据存储在数据仓库中，BI 分析师可以在其中构建目标销售预测。此外，他们可以使用数据湖中相同的销售数据和社交媒体趋势来构建智能机器学习模型，以在其网站上进行个性化推荐。...设计数据湖的关键考虑因素# 当您在 ADLS Gen2 上构建企业数据湖时，了解您对关键用例的需求很重要，包括 我在数据湖中存储了什么？ 我在数据湖中存储了多少数据？...术语# 在我们讨论构建数据湖的最佳实践之前，熟悉我们将在使用 ADLS Gen2 构建数据湖的上下文中使用的各种术语非常重要。本文档假设您在 Azure 中有一个帐户。...重要的是要记住，集中式和联合数据湖策略都可以使用一个存储帐户或多个存储帐户来实施。 客户问我们的一个常见问题是，他们是否可以在单个存储帐户中构建数据湖，或者他们是否需要多个存储帐户。...当我们与客户合作制定他们的数据湖策略时，一个非常常见的讨论点是他们如何最好地组织他们的数据。有多种方法可以在数据湖中组织数据，本节记录了许多构建数据平台的客户采用的通用方法。

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Apache Hudi在Linkflow构建实时数据湖的生产实践

CDC 和数据湖 CDC（CHANGE DATA CAPTURE）是一种软件设计模式，用于确定和跟踪已变更的数据，以便可以对更改后的数据采取措施。...接下来要考虑的就是数据存在哪里，结合上文提到的“计算存储分离”原则， 这也是数据湖提供的一个优势，数据湖一般使用类似文件系统存储（对象存储或传统的HDFS）来构建，恰好符合我们的预期。...，国内基于Hudi构建数据湖的公司越来越多。...2.实时数据入湖到可查询的时间缩短，虽然我们的采用的是 COW 的表模式，但实际测试发现入湖到可查询的时效性并不低，基本都在分钟级。...但在实际应用中，数据湖中的很多数据不光是实时的数据，还有很多是需要通过离线计算获得的，假如某张表的一部分字段是 CDC 的直接反映，另一部分字段是离线任务的计算结果，这就会带来并发写的需求。 ?

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使用Apache Hudi构建大规模、事务性数据湖

关于Nishith Agarwal更详细的介绍，主要从事数据方面的工作，包括摄取标准化，数据湖原语等。 ? 什么是数据湖？数据湖是一个集中式的存储，允许以任意规模存储结构化和非结构化数据。...接着看看对于构建PB级数据湖有哪些关键的要求 ?...第四个要求：事务写（ACID能力） 传统数据湖在数据写入时的事务性方面做得不太好，但随着越来越多的业务关键处理流程移至数据湖，情况也在发生变化，我们需要一种机制来原子地发布一批数据，即仅保存有效数据，部分失败必须回滚而不会损坏已有数据集...第五个要求：更快地派生/ETL数据（增量处理） 仅仅能快速摄取数据还不够，我们还需要具有计算派生数据的能力，没有这个能力，数据工程师通常会绕过原始表来构建其派生/ETL并最终破坏整个体系结构。...若为工作负载分配的资源不足，可能就会严重损害摄取延迟。 ? 在真实场景中，会将ETL链接在一起来构建数据管道，问题会变得更加复杂。 ?

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基于湖仓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，而数据湖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。...湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，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湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。...伴随数字化在各行各业的深化发展，企业不但需要面向业务的「交易核心」，同时更需要构建面向企业全量数据价值的「数据核心」。...湖仓一体技术借助海量、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。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门为云设计的，可通过云市场获得。 工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时，这通常会令人困惑。...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...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。...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。基于数据仓库的解决方案通常是集中式的，而数据湖解决方案则分散到核心。...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。

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