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。 在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。 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。
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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。 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
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。 软删除保留在 MinIO 中，并且仅使用硬删除从数据湖中删除。
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。
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。
医院逐渐向智能化的方向转型，在新兴技术的助推下，智慧医院、互联网+医疗、移动医疗、远程医疗、大数据与智能可穿戴设备在医疗行业开始崭露头角。 有效降低了园区运营成本，提高工作效率，加强各类智慧医疗创新、服务和管理能力。 医院楼层管理 基于空间、时间、指标等多维度数据，对院内各楼层环境信息、工作人员、科室挂号人员等数据展开实时动态刷新。 构建电子档案可视化，一方面提升了医护与患者的就医舒适度和数据地域性分享的局限，另一方面完善了存储信息的能用性，使得医疗数据更加严谨。 总结 在“互联网+”的时代背景下，瞄准现有医疗痛点，以数据为驱动，以“感、知、行”为核心，大力推进智慧医院设施设备之间的互联融合、开放共享，打破时间和空间上的壁垒，实现患者与医务人员、医疗设备、医疗机构之间的互动 以优质、安全、便利的诊疗方式，实现医疗资源下沉，逐步形成医疗、服务、管理一体化的智慧医院系统。
医院逐渐向智能化的方向转型，在新兴技术的助推下，智慧医院、互联网+医疗、移动医疗、远程医疗、大数据与智能可穿戴设备在医疗行业开始崭露头角。 加强药房从药品补位-药品发放的数据闭环，构造一体化感知体系。 人体监测 科室监测 HT 3D 可视化人体监测板块遵照人体性别差异，采用线框工艺高精度构建还原男女两种三维立体模型。 构建电子档案可视化，一方面提升了医护与患者的就医舒适度和数据地域性分享的局限，另一方面完善了存储信息的能用性，使得医疗数据更加严谨。 在“互联网+”的时代背景下，瞄准现有医疗痛点，以数据为驱动，以“感、知、行”为核心，大力推进智慧医院设施设备之间的互联融合、开放共享，打破时间和空间上的壁垒，实现患者与医务人员、医疗设备、医疗机构之间的互动 以优质、安全、便利的诊疗方式，实现医疗资源下沉，逐步形成医疗、服务、管理一体化的智慧医院系统。
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。 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。 当Hudi毕业于Apache软件基金会下的顶级项目时，Uber的大数据团队总结了促使我们构建Hudi的各种考虑因素，包括： 如何提高数据存储和处理效率？ 如何确保数据湖包含高质量的表？ 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！
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? 但是，即使不使用数据流，只使用静止数据构建数据网格，也没有什么灵丹妙药。不要试图用单一的产品、技术或供应商构建一个数据网格。无论该工具是专注于实时数据流、批处理和分析，还是基于API的接口。 (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。
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。
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。 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。 ? 可将数据写入Hudi数据湖。
5月13日，在北京举办的“腾讯云原生智能数据湖”发布会上，腾讯云首次对外展示完整云端数据湖产品图谱，并推出两款“开箱即用”数据湖产品，数据湖计算服务DLC和数据湖构建DLF。 两款“开箱即用”数据湖新品 消除数据孤岛 为了帮助客户快速构建和分析数据湖，腾讯云此次正式推出两款开箱即用的数据湖产品：数据湖计算服务（Data Lake Compute，简称DLC）和数据湖构建（Data 数据湖构建则能帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构，包括统一元数据管理、多源数据入湖、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。 同时，借助数据湖构建，用户可以极大提高数据入湖准备的效率，方便地管理散落各处的孤岛数据。 雷小平表示，基于这两款数据湖产品，相比于本地自建大数据集群，数据湖构建时间减少了60%，数据分析计算性能提升35.5%，云端数据湖架构投入使用后可使存算数据量增长75%，配合其他大数据服务，在业务峰值期可以节约
自从2008年，“大数据”这个概念被维克托·迈尔-舍恩伯格等人提出以来，它的应用就在各个领域遍地开花。中国工程院工程院院士邬贺铨说：“大数据的应用首当其冲的就是智慧医疗”。 单从2018年看，关于医疗大数据的重要政策主要有以下几份文件： 1、《进一步改善医疗服务行动计划（2018-2020年）》（1月14日） 文件将“以‘互联网+’为手段，建设智慧医院。” 其中，构建结构化临床数据库就是飞利浦的一项重要课题研究。可以看到，为了让数据来源可解释以及更加标准化，飞利浦布局已久。 ? 2、医工结合，高校构建工科学者、医疗专家和投资机构代表深度对话的平台 面对当前医疗AI行业的发展困境，不止是科技巨头在行动，为AI的技术研发、人才培养与储备提供坚实力量的高校也正在以医工结合的方式作出一系列努力 2019年，清华大学临床医学院和数据科学研究院在中国医师协会智慧医疗专委会的指导下，为推动数据驱动的“医工结合”，致力于发挥理工科背景的优势，设计了系列“医工结合闭门研讨会”。
p=4 数据湖的相关背景介绍 数据湖是个什么概念呢？一般来说我们把一家企业产生的数据都维护在一个平台内，这个平台我们就称之为“数据湖”。 有一波人站在湖的入口，用设备在检测水质，这对应着数据湖上的流处理作业；有一批抽水机从湖里面抽水，这对应着数据湖的批处理作业；还有一批人在船头钓鱼或者在岸上捕鱼，这对应着数据科学家从数据湖中通过机器学习的手段来提取数据价值 首先，Flink+Iceberg 最经典的一个场景就是构建实时的 Data Pipeline。业务端产生的大量日志数据，被导入到 Kafka 这样的消息队列。 实时链路一般由 Flink、Kafka、HBase 这些组件构建而成，而离线链路一般会用到 Parquet、Spark 等组件构建。 数据湖的数据。
Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。 但是从Trino查询可以查询到数据 使用Hive的metastore保存元数据，HDFS保存数据库表的数据 Flink SQL> create catalog hive_catalog with( > hive-site.xml解析出来的HDFS路径，是Flink集群所在HDFS路径 warehouse的优先级比hive-conf-dir的优先级高 3.2 HDFS Catalog 用HDFS保存元数据和数据库表的数据 数据库和表相关DDL命令 4.1 创建数据库 Catalog下面默认都有一个default数据库 Flink SQL> create database hadoop_catalog.iceberg_db 如果不指定start-snapshot-id，则先读取当前snapshot全量数据，再读取增量数据。
作者 | 王夏、滕昱、孙伟 编辑 | 蔡芳芳 1什么是数据湖？为什么是数据湖？ 本文所要介绍的数据湖解决方案可能是解决这个难题的一种新思路。 数据湖，实质上是一种数字资产的组织形式。 相较于传统的数据仓库解决方案，数据湖最重要的特点是使用了更加灵活的数据定义，为计算层提供了一个统一的数据访问抽象。 而在本文将会介绍的数据湖方案中，结构化数据并不再依赖（或减少依赖）特定的数据仓库方案。 使用 Apache Iceberg 和 ECS，可以构建出一套完整的、针对结构化数据的数据湖解决方案。
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。 •可以实时同步元数据到 Hive，为“入湖即可查”创造了条件。•对 COW 和 MOR 两种不同使用场景分别进行了优化。 ，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。
云端数据湖构建与分析服务，覆盖数据湖构建、元数据管理、分析计算等数据湖全链路技术架构。
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