湖仓一体业务价值是指将产品的生产、仓储和销售等环节集成在一起,以提高效率和降低成本的一种商业模式。这种模式可以帮助企业更好地控制供应链,并且可以帮助企业更好地满足客户需求。
湖仓一体业务价值的优势包括提高生产效率、降低成本、提高库存管理效率、减少损耗和提高客户满意度等。
湖仓一体业务价值的应用场景包括食品、饮料、化工、医药、电子产品等行业。
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问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 2.湖仓一体化为什么诞生? 3.湖仓一体化是什么? 4.湖仓一体化的好处是什么?...那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖?...数据仓库的成长性很好,而数据湖更灵活。数据仓库支持的数据结构种类比较单一,数据湖的种类比较丰富,可以包罗万象。数据仓库更加适合成熟的数据当中的分析和处理,数据湖更加适合在异构数据上的价值的挖掘。...是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性,将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本?那么湖仓一体化就是答案! 3.湖仓一体化是什么?...4.湖仓一体化的好处是什么? 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性,以及数据仓库的成长性与企业级能力。
五、汽车之家湖仓一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk,介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖仓一体架构,将数据可见性提升至分钟级;从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg...02 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践 湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓,数据有着打通的元数据的格式,它可以自由的流动,也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1....总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索,我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore; 总体使用上与 Hive 表类似:相同数据格式、相同的计算引擎。...业务收益 3. 架构收益 - 准实时数仓 上方也提到了,我们支持准实时的入仓和分析,相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。...但是在架构层面上,这个意义还是很大的,后续我们能看到一些希望,可以把整个原来 “T + 1” 的数仓,做成准实时的数仓,提升数仓整体的数据时效性,然后更好地支持上下游的业务。
本文主要介绍为了应对以上挑战,我们在湖仓一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要湖仓一体 在讨论这个问题前,我们可能首先要明确两个概念:什么是数据湖?什么是数据仓库?...,进行从ODS,DWD,DWB到ADS等各个业务数仓的分层建设,本质上我们是主要是基于数据湖的架构进行业务数仓的建设,如何提升这部分场景的查询效率,使用成本和用户体验是我们在这方面工作的核心内容。...常见的是两条技术路线:一条是从分布式数仓向湖仓一体演进,在分布式数仓中支持CSV、JSON、ORC、PARQUET等开放存储格式,将数据的处理流程从ETL转换为ELT,数据注入到分布式数仓后,在分布式数仓中进行业务数仓的建模工作...在B站,基于我们之前的技术栈和实际的业务场景,我们选择了第二个方向,从数据湖架构向湖仓一体演进。...我们基于Iceberg构建了我们的湖仓一体架构,在具体介绍B站的湖仓一体架构之前,我觉得有必要先讨论清楚两个问题,为什么Iceberg可以构建湖仓一体架构,以及我们为什么选择Iceberg?
现代数据湖仓通常部署在云中。云计算带来了几个明显的优势,这些优势是 Lakehouse 价值主张的核心。第一个是近乎无限的存储空间。利用基于云的对象存储将分析平台从任何存储限制中解放出来。...其次,您可以订阅数据湖仓服务,例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征,介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。...SaaS 数据湖仓 软件即服务 (SaaS) 数据湖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数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品(亚马逊网络服务)。...CDP One 提供自助服务体验,意味着低摩擦和低接触——您的企业和用户应该专注于以分析的形式产生业务价值,而不是专注于 IT、运营和支持。...数据湖仓一体的好处 运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。
其中,最为典型的例子是Snowflake和Databricks经常隔空喊话,前者是云端数仓的代表玩家,去年继续保持了1倍以上的业务增长;后者因推出“湖仓一体”,估值一路飙升至360亿美金,两者之争,其实是数据库新旧架构之争...就湖仓一体发展轨迹来看,早期的湖仓一体,更多是一种处理思想,处理上将数据湖和数据仓库互相打通,现在的湖仓一体,虽然仍处于发展的初期阶段,但它已经不只是一个纯粹的技术概念,而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值...在保证前端数据正常运行、“热切换”底层应用的前提下,滴普科技和百丽国际紧密协作,在短短几个月时间里将多个数仓整合为统一数仓,有效统一了业务口径,大幅缩减了开发运维工作量,整个业务价值链也形成了闭环。...这也是“湖仓一体”的能力价值所在:随着数据结构的逐渐多样性,3D图纸、直播视频、会议视频、音频等数据资料越来越多,为深度挖掘数据价值,依托于领先的湖仓一体技术架构,百丽国际可先将海量的多模数据存储入湖,...很多企业出于 IT 建设能力的限制,导致很多事情没法做,但通过湖仓一体架构,让之前被限制的数据价值得以充分发挥,如果企业能够在注重数据价值的同时,并有意识地把它保存下来,企业就完成了数字化转型的重要命题之一
现实的业务需求,逼着他们追求湖仓一体。 湖仓一体化策略的关键,在于它整合了数据仓库的高效、结构化查询处理能力,和数据湖的大规模、多样化数据存储能力。...通过这种方式,企业可以避免在数据湖和数据仓库之间的冗余数据移动和转换,从而提高数据处理的效率和减少潜在的数据整合错误。 此外,湖仓一体化还大幅提升了企业的业务敏捷性。...从成本和资源效率的角度来看,湖仓一体化通过优化数据存储和处理流程,降低了企业的总体拥有成本(TCO)。此外,通过消除数据孤岛和简化数据架构,企业能够更有效地利用资源,提高数据资产的整体价值。...随着技术的不断发展,我们预计湖仓一体化将在未来的企业数据战略中扮演越来越重要的角色。 具体怎么实现湖仓一体? 既然湖仓一体这么好,那么,应该怎么样来实现湖仓一体呢?...确定业务需求和目标 实现湖仓一体化的首要步骤,是明确企业的业务需求和目标,这包括理解企业希望通过一体化实现的具体业务目标,如提高数据分析的效率、降低成本或改善数据治理。
Hudi介绍 概述 架构图 核心概念 Timeline 文件布局 索引 表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解 流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 湖仓一体...Hudi表数据 Thrift Server数据无法更新同步问题 小文件测试 Strcutured Streaming MOR写入执行计划与源码 Job Web UI Structured Streaming业务作业...hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行 启动HDFS集群 启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序 湖仓一体...Structured Streaming业务作业 可以看到,描述信息为:id = 4a776304-0711-4fb7-8dbb-95195836e024 runId = cb3da71f-c078-48dd...Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用 通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案 实时数据湖:Flink CDC流式写入Hudi Debezium-Flink-Hudi
数据仓库的成长性很好,而数据湖更灵活。数据仓库支持的数据结构种类比较单一,数据湖的种类比较丰富,可以包罗万象。数据仓库更加适合成熟的数据当中的分析和处理,数据湖更加适合在异构数据上的价值的挖掘。...由于这些原因,数据湖的许多功能尚未实现,并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 02 数据湖+数据仓=湖仓一体? 在湖仓一体出现之前,数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。...就湖仓一体发展轨迹来看,早期的湖仓一体,更多是一种处理思想,处理上将数据湖和数据仓库互相打通,现在的湖仓一体,虽然仍处于发展的初期阶段,但它已经不只是一个纯粹的技术概念,而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值...如果企业觉得没必要在基础设施上投很多资源,而是要把更多资源放在业务上,那选一个更偏全托管版的湖仓一体解决方案更有价值。...现在是采用湖仓一体的好时机吗? Q:现在大多数企业都还没有用到湖仓一体的新架构,他们要么选择了数据湖方案,要么选择了数仓方案。湖仓一体作为一个新兴架构,很多企业目前还在早期探索阶段。
编写写入DM层业务代码DM层主要是报表数据,针对实时业务将DM层设置在Clickhouse中,在此业务中DM层主要存储的是通过Flink读取Kafka “KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC
编写写入DWS层业务代码DWS层主要是存放大宽表数据,此业务中主要是针对Kafka topic “KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC”中用户浏览商品日志数据关联HBase中“ODS_PRODUCT_CATEGORY
湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。
业务实现之编写写入DWD层业务代码一、代码编写Flink读取Kafka topic “KAFKA-ODS-TOPIC” 数据写入Iceberg-DWD层也是复用第一个业务代码,这里只需要在代码中加入写入...iceberg_ods_tbl_name = 'ODS_BROWSELOG' """.stripMargin)另外,在Flink处理此topic中每条数据时都有获取对应写入后续Kafka topic信息,本业务对应的每条用户日志数据写入的
业务实现之编写写入ODS层业务代码一、代码逻辑和架构图ODS层在湖仓一体架构中主要是存储原始数据,这里主要是读取Kafka “KAFKA-DB-BUSSINESS-DATA”topic中的数据实现如下两个方面功能...:将MySQL业务数据原封不动的存储在Iceberg-ODS层中方便项目临时业务需求使用。...properties.group.id' = 'my-group-id', | 'format' = 'json' |) """.stripMargin) /** * 3.将不同的业务库数据存入各自的...数据,而是直接启动实时向MySQL表中写入数据代码“RTMockDBData.java”代码,实时向MySQL对应的表中写入数据,这里需要启动maxwell监控数据,代码才能实时监控到写入MySQL的业务数据
业务实现之编写写入DIM层业务代码一、代码逻辑和架构图编写代码读取Kafka “KAFKA-DIM-TOPIC” topic维度数据通过Phoenix写入到HBase中,我们可以通过topic中每条数据获取该条数据对应的
业务实现之编写写入DM层业务代码DM层主要是报表数据,针对实时业务将DM层设置在Clickhouse中,在此业务中DM层主要存储的是通过Flink读取Kafka “KAFKA-DWS-BROWSE-LOG-WIDE-TOPIC
业务实现之编写写入ODS层业务代码由于本业务涉及到MySQL业务数据和用户日志数据,两类数据是分别采集存储在不同的Kafka Topic中的,所以这里写入ODS层代码由两个代码组成。...一、代码编写处理MySQL业务库binlog数据的代码复用第一个业务代码只需要在”ProduceKafkaDBDataToODS.scala” 代码中写入存入Icebeg-ODS层表的代码即可,“ProduceKafkaDBDataToODS.scala...代码处理将不同类型用户日志处理成json类型数据,将该json结果后续除了存储在Iceberg-ODS层对应的表之外还要将数据存储在Kafka topic “KAFKA-ODS-TOPIC” 中方便后续的业务处理...topic KAFKA-USER-LOG-DATA --partitions 3 --replication-factor 3#在Kafka 中创建 KAFKA-ODS-TOPIC topic(第一个业务已创建可忽略...数据,而是直接启动实时向MySQL表中写入数据代码“RTMockDBData.java”代码,实时向MySQL对应的表中写入数据,这里需要启动maxwell监控数据,代码才能实时监控到写入MySQL的业务数据
业务实现之编写写入DWS层业务代码DWS层主要是存放大宽表数据,此业务中主要是针对Kafka topic “KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC”中用户浏览商品日志数据关联HBase中
为此,可通过建设实时数仓解决上述问题,实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求,依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术,兼具时效性和灵活性优势,可作为金融业实时数据的生产、存储和使用平台。...同时,随着Hudi、Iceberg、Delta Lake等数据湖技术发展,依托数据湖底座的湖仓一体实时数仓建设正在兴起,对推进企业数字化转型具有重要价值: • 一是弥补现有架构的不足,湖仓一体实时数仓弥补了传统数仓对于数据实时处理能力的不足...实时数仓建设关键技术 3.1 实时数据入湖 实时数据入湖是湖仓一体实时数仓数据模型建设的基础,与流计算模式下“即用即弃”的数据处理策略不同,湖仓一体实时数仓借助Hudi数据湖存储引擎对实时流数据进行摄入存储...未来展望 湖仓一体实时数仓将数据湖的灵活性、数据多样性、丰富生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合,对实时数据模型建设具有重要价值。...,无需数据出湖,提升数据加工时效,满足实时应用场景快速落地,实现数据湖价值最大化。
业务实现之编写写入DIM层业务代码一、代码编写DIM层业务代码与第一个业务处理Kafka topic “KAFKA-DIM-TOPIC” 数据到HBase代码完全一直,所以这里直接复用第一个业务中的DIM...层业务代码“DimDataToHBase.scala”即可。
业务实现之编写写入DWD层业务代码DWD层数据主要存储干净的明细数据,这里针对ODS层“KAFKA-ODS-TOPIC”数据编写代码进行清洗写入对应的Kafka topic和Iceberg-DWD层中...数据,而是直接启动实时向MySQL表中写入数据代码“RTMockDBData.java”代码,实时向MySQL对应的表中写入数据,这里需要启动maxwell监控数据,代码才能实时监控到写入MySQL的业务数据
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