湖仓一体产品出售平台是一个在线销售平台,它将湖仓一体产品与其他相关产品一起出售。湖仓一体产品是一种集成了湖泊和仓库的产品,可以用于储存和管理各种物品。
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下图是一张非常经典的数据分析技术演进图,从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点,并预测下未来发展方向。
为适应数据应用需求,大数据平台架构持续演进,历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年,湖仓一体概念提出,湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性,将成为大数据平台的主流架构。
2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年,党的二十大报告指出加快推进产业数字化转型。各行业数字产业化、数字化转型过程中,最核心的工作是充分激发各行业数据要素的潜在价值。自2021年“湖仓一体”首次写入Gartner 数据管理领域成熟度模型报告以来,随着企业数字化转型的不断深入,“湖仓一体”作为新型的技术受到了前所未有的关注,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字化转型的重要基础设施。
加利福尼亚州桑尼维尔,2024 年 6 月 26 日 - 通用数据湖仓一体公司 Onehouse 今天宣布已获得由 Craft Ventures 领投的 3500 万美元 B 轮融资。现有投资者 Addition 和 Greylock Partners 参与了新一轮融资,迄今为止的总融资额达到 6800 万美元。
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势,但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一,导致系统和研发重复投入,在这之上的数据模型、代码也不能统一;其次是缺少数据治理,实时数据通常没有纳入数据中台管理,没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题,网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍,Arctic 具备实时数据更新和导入的能力,能够无缝对接数据中台,将数据治理带入实时领域,同时支持批量查询和增量消费,可以做到流表和批表的一体。
自“信创”概念提出以来,国家政策大力支持数据基础软件发展,推动国产基础软件市场快速增长。与此同时,业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构,通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。
数据库行业正走向分水岭。 过去几年,全球数据库行业发展迅猛。2020年,Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS,把云数据库作为唯一的评价方向;2021年,Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化: 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限; 2、放开了魔力象限的收入门槛限制,SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单。 某种程度上,这种变化的背后,暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
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? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 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? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
近日,大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资,经过这一轮 16 亿美元融资,其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示,这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse(湖仓一体)赛道的布局。
在最近的一篇博客中,Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变,以及使用开放数据湖仓的好处,尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。如果你错过了,你可以在这里阅读。
10年前,Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念;10年后的今天,在业界“数据中台”大火的时代背景下,再来讨论“数据湖”,别有一番风味。
大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段,每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。
在当今数据驱动的商业世界中,高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖,作为数据存储和处理的两种主流技术,分别扮演着独特而重要的角色。
在云中启用数据和分析可以让您拥有无限的规模和无限的可能性,以更快地获得洞察力并利用数据做出更好的决策。数据湖仓一体越来越受欢迎,因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台,并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。与云数据湖和云数据仓库相比,云数据湖提供了显着的可扩展性、敏捷性和成本优势。
一时间,似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”,仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机,如今湖仓一体受到前所未有的关注。
在数字化转型驱动下,实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式,难于满足“T+0”等高时效场景需求;依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式,无法沉淀实时数据资产,存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
Building The Real-time Datalake at ByteDance (00:00:00-00:22:47)
近日,由权威机构赛迪顾问主办的“2024IT市场年会”隆重召开,并在会上发布了备受瞩目的“2024IT市场权威榜单”。腾讯云大数据处理套件TBDS凭借其卓越的创新能力和实践案例,荣获两大奖项:
数元灵科技专注于一站式湖仓智能平台新基建,公司基于国产唯一开源湖仓框架 LakeSoul,打造了集处理、分析、智能于一体的现代湖仓数据智能架构,服务于烟草、航空、机场、金融等多个社会基础行业,提供低成本实时数据中台、实时BI分析、智能推荐、智能文本生成等多种解决方案,致力于为企业最大程度挖掘数据价值赋能业务,服务新基建,让数据智能触手可及。目前数元灵已通过工信部国产信创认证、海光国产生态认证、信息安全管理认证、CMMI等认证,荣获中关村高新技术企业、国家高新技术企业等政府荣誉。数元灵目前人员30人左右,年营收近千万。
作为一种新兴架构,湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势,也正因如此,无论在技术圈还是资本圈,湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
大数据技术的发展历程中,继数据仓库、数据湖之后,大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据?数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象?今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中,业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业,尤其是数据驱动型企业来说,需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据,这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性,并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力,因此,数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
当下,海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例,结合偶数行业实践经验,介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后,我们发现:(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一,直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富;(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景,其实不止该客户,目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例,该客户仍以风险部门固定报表分析为主,而通过风险数据建模,应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节,可以利用数据搭建风险评估模型,筛查高风险客户,对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例,由于投保手续较为简单,很多产品免体检,只需要填写投保人基本信息即可,这些业务中,很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况,逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析,及时发现高风险投保客户,避免欺诈行为的发生。在承保运营环节,相比较传统风控,大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈,定期对承保中用户信息进行维护,更新用户风险指数。此外,在加强用户信息安全管理和隐私方面,保险公司借助大数据和人工智能(如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具)加以防范,在回访环节,根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术,更有利于提高回访效率,提升客户体验。在理赔环节,大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件,然后再人工重点审核和调查,减少现场查勘误差,提高查勘效率。除了风险管控,通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中,包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
“【报告下载】后台回复关键词“数据智能报告”可免费下载数据猿最新发布的完整高清版《2021中国数据智能产业发展报告》
会上,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会发布了《数据库发展研究报告(2024年)》,深入分析和展望了我国数据库产业及技术发展与行业应用情况。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据,到 2025 年,这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据,那么这些数据又有什么用呢?针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”……
2021 DTC大会已结束数周,近期忙里偷闲学习下开放的材料。作为年度数据库领域的盛会,可以从中了解到很多行业、厂商、技术等多方面变化。本文从个人比较感兴趣的几个点,谈谈我对此次大会的几点观感。个人观点,仅供参考!
7月28日,以“数智进化,现在即未来”为主题的袋鼠云2022产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从“数字化基础设施供应商”,升级为“全链路数字化技术与服务提供商”,并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台“数栈DTinsight”和极速湖仓引擎“数驹DTengine”。
为了应对这些挑战,像 Streamlit[1] 这样的低代码工具作为 Python 生态系统的包装器,允许将 API、模型和业务逻辑变为现实。Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据,从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中,我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。
2023 年 9 月 26 日,腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家,共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题,观看人数过万。
在B站,每天都有PB级的数据注入到大数据平台,经过离线或实时的ETL建模后,提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据,如何高效低成本地满足下游数据的分析需求,一直是我们重点的工作方向。
随着业务数据量不断增长的同时,数据结构也变得越来越灵活多样,数据不再局限于规整的结构化数据,半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升,因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
Apache Hudi[1](简称“Hudi”)于 2016 年在 Uber 创建,旨在将数据仓库功能引入数据湖以获取准实时的数据,开创了事务数据湖架构,现已在所有垂直行业中进入主流。在过去的 5 年里,围绕该项目已发展出一个丰富多彩的社区[2],并迅速创新。Hudi 为数据湖带来了类似数据仓库及数据库的功能,并使诸如分钟级数据新鲜度、优化存储、自我管理表等新事物直接在数据湖中成为可能。来自世界各地的许多公司都为 Hudi 做出了贡献,该项目在不到两年的时间内增长了 7 倍,每月下载量接近 100 万次。我很荣幸目睹了亚马逊[3]、字节跳动、Disney+ Hotstar[4]、GE Aviation[5]、Robinhood[6]、沃尔玛[7]等更多企业采用并构建基于 Apache Hudi 的 EB (Exabyte) 级数据湖,来支持其关键商业应用。紧跟潮流,我很高兴能在这里分享过去几个月我们利用 Hudi 正在构建的公司和产品 - Onehouse。为了启动我们的征程,我们获得了 Greylock Ventures 和 Addition 的 8 百万美元的种子轮投资——这些投资公司在培育企业数据初创公司方面拥有出色的业绩记录和丰富的经验。以下是我们的旅程故事和对未来的愿景。
刚刚获悉,在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告,吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中,腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营,成为国内唯二入选的云厂商。
作为 DeNexus 安全服务提供商,需要良好选型的数据平台实现巨量数据的分析和管理。DeNexus 根据自身需求选型了 Databricks 的湖仓一体解决方案,满足自身对数据类型、用户类型、可扩展性、版本管理和 MLOps 上的需求。
笔者在 2021 年底,曾应科技媒体 InfoQ 的邀请,总结了 2021 年的数据平台架构(详见:解读数据架构的 2021:大数据 1.0 体系基本建成,但头上仍有几朵乌云),提出了的 2021 年的 5 个热点、4 个趋势和 3 个挑战。在过去的两年,数据架构领域发生了很多重大变化(很多是拐点级变化),例如大模型技术突破、向量检索成为热点、半 / 非结构化类 Dark Data 开始被关注等等。作为数据平台从业者,笔者经常被问到“下一代数据平台发展趋势?”或者“AI 平台和数据平台是否应该一体”等问题。
随着数字化进程不断深入,数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求,湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中,湖仓一体(Lake house)首次被纳入到技术成熟度曲线中。
1991年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》,标志着数据仓库概念的确立。
数据仓库适合存储结构化的、信息密度高的、经过处理后的数据。例如我们通过大数据分析得到的关联信息、画像信息等,都可以放在数据仓库中。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中,对于一个真正的数据湖应该是什么样子,现在对数据湖认知还是处在探索的阶段,像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
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