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湖仓一体保险应用场景

湖仓一体保险是一种保险产品，主要用于保障农产品的仓储过程中可能出现的损失。在这种应用场景下，湖仓一体保险可以提供全面的保障，包括农产品的仓储、运输和加工等环节。

湖仓一体保险的优势在于可以为农民提供全面的保障，降低农产品在仓储和运输过程中的风险。同时，湖仓一体保险也可以帮助保险公司获得更多的业务，提高公司的盈利能力。

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以上是我给出的答案，如果您有任何疑问，请随时问我。

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湖仓一体架构构建与平台应用实践

数据湖适合存储非结构化的、信息密度低的、未经清洗的数据。例如生产中我们获取到的日志信息、长文本信息等都可以直接放到数据湖中。 曾经有一段时间，大家对于大数据的存储形式分裂为了两派。...不断询问是选择数据湖，还是选择数据仓库？ 选择数据湖，才能拥有数据的多样与灵活，有利于将不同的数据组合在一起，发现新的规律。...湖仓一体，即打通数据仓库和数据湖两套体系，让数据和计算在湖和仓之间自由流动，从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系。...下面这份PPT材料来自DAMA中国，专题分享活动《湖仓一体，构建企业数字化新基座》，作者数据科学家毛亮坚老师，主要介绍了大数据平台架构演进、详细阐述湖仓一体架构构建与探索思路、湖仓一体化平台应用实践案例...、最后提出了湖仓一体化平台未来发展趋势，推荐给大家阅读。

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数据湖与湖仓一体架构实践

通过利用廉价的对象存储和开放格式，数据湖使许多应用程序能够利用数据。 数据湖是为了应对数据仓库的局限性而开发的。...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。...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。准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储，是真正的批流一体。

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湖仓一体：基于Iceberg的湖仓一体架构在B站的实践

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？...湖仓一体是近两年大数据一个非常热门的方向，如何在同一套技术架构上同时保持湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。...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。...B站的湖仓一体实践 对于B站的湖仓一体架构，我们想要解决的问题主要有两个：一是鉴于从Hive表出仓到外部系统（ClickHouse、HBase、ES等）带来的复杂性和存储开发等额外代价，尽量减少这种场景出仓的必要性...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？

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别说你懂湖仓一体

数据湖、数据仓、湖仓一体发展历程 （来源：Databricks官方） 随着企业数字化驶入深水区，对于数据使用场景也呈现多元化的趋势，过去容易被企业忽略的数据，开始从幕后走到台前，如何为众多场景选择一款合适的数据库产品...就技术维度和应用趋势来看，这个问题的答案几乎是肯定的，对于高速增长的企业来说，选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖，已经成为不可逆转的趋势。...以国内数字化企业服务领域成长最快的独角兽滴普科技为例，依托新一代湖仓一体、流批一体的数据分析基础平台FastData，基于对先进制造、生物医药、消费流通等行业的深度洞察，滴普科技从实际场景切入，为客户提供了一站式的数字化解决方案...以AI应用层面为例，湖仓一体架构天然适合AI类的分析（包括音视频非结构化数据存储，兼容AI计算框架，具有模型开发和机器学习全生命周期的平台化能力），也更适合大规模机器学习时代。...就在前不久，Gartner发布了湖仓一体的未来应用场景预测：湖仓一体架构需要支持三类实时场景，第一类是实时持续智能；第二类是实时按需智能；第三类是离线按需智能，这三类场景将可以通过快照视图、实时视图以及实时批视图提供给数据消费者

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数据湖仓一体的好处

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）。...持续监控 CDP One 数据湖仓的可用性。任何基础设施问题都会被自动检测并快速解决。安全问题补丁会定期自动应用于计算节点和容器，停机时间最短。...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。...CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品，可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。

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湖仓一体，技术“缝合怪”？

因此，湖仓一体化应运而生，旨在将数据仓库的结构化分析能力与数据湖的存储灵活性无缝结合，为企业提供一个综合的数据管理方案。 接下来，我们就湖仓一体进行更深入的分析。...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。...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？...当然，湖仓一体的技术创新才刚刚开始，未来还有很长的路要走。 展望未来，湖仓一体化预计将在多个维度实现技术革新和进步。...同时，云计算的广泛应用将促进湖仓一体化方案在云原生和多云环境中的适应性，增强其灵活性和扩展性。 此外，用户友好性和无缝集成，将成为湖仓一体化解决方案的关键特征。

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oushudb丨案例分析 丨湖仓一体助力保险企业数据战略转型升级

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。...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。...湖仓一体实现方案围绕客户痛点，偶数科技通过创新技术架构对该保险公司技术架构进行升级改造，依托实时湖仓一体架构形成数据创新和数据赋能。                ...偶数为客户提供这样的一套云原生实时湖仓架构，不再依托原 ClickHouse、TD 一体机，还能帮助用户避免引入 MySQL、HBase 等组件，极大简化了数据架构，共享一份数据，实现了数据湖、数仓、集市全方位一体化...偶数湖仓一体架构原生支持 Kepler 数据分析和应用平台，Kepler 降低业务人员对 IT 的依赖，真正支持业务自助分析，实现了使用大数据指导业务部门提高产能、赋能业务。

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7000字，详解仓湖一体架构！

数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。...03 为什么会诞生湖仓一体化？ 1、打通数据的存储与计算 很多公司对各类数据应用包括 SQL 分析、实时监控、数据科学和机器学习的灵活性、高性能系统的需求并未减少。...随着当前大数据技术应用趋势，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。...Schemas：数仓会在所有存储其上的数据上施加Schema，而数据湖则不会。Lakehouse的架构可以根据应用的需求为绝大多数的数据施加schema，使其标准化。...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。

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Apache Hudi在华米科技的应用-湖仓一体化改造

应用背景及痛点介绍 华米科技是一家基于云的健康服务提供商，拥有全球领先的智能可穿戴技术。...Hudi可以很好的在任务执行过程中进行小文件合并，大大降低了文件治理的复杂度，依据业务场景所需要的原子语义、小文件管理复杂度以及社区活跃度等方面综合考量，我们选择Hudi来进行湖仓一体化改造。 3....上线收益 从业务场景和分析需求出发，我们主要对比了实时数据湖模式和离线数据湖模式的成本与收益，实时成本远高于离线模式。...主要在于利用Hudi数据湖提供的技术能力，可以较好的解决应用背景部分阐述的两大痛点，节约数仓Merge更新与存储两部分的费用开销。...从我们数仓+BI报表整体链条层面来看，整体报表产出时间会有一定程度的提前。 4.3 稳定性层面 程序稳定性层面暂时没有详细评估，结合实际场景说下目前情况： •中大表更新引入Hudi会相对较为稳定。

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农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践

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...实时数仓基于流批一体数据集成，提升数据加工时效性，促进全行实时分析型应用架构的统一，对实时场景建设支撑等具有重要意义。...5.1 持续稳定的实时数据供给 实时数仓基于湖的平台化实时集成能力，可以实现对丰富的实时流数据集成，降低各类实时应用实时数据集成建设成本；同时依托数据湖流批一体存储特性，以实现时间旅行等一些新特性，满足可靠性要求等场景...，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。...下一步，实时数仓将深度融入到湖仓一体建设，借助现代数据栈，实现统一数据血缘、安全管控、服务共享等，助力农业银行企业级实时数据应用生态发展。

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字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

本文对目前主流数仓架构及数据湖方案的不足之处进行分析，介绍了字节内部基于实时/离线数据存储问题提出的的湖仓一体方案的设计思路，并分享该方案在实际业务场景中的应用情况。...最后还会为大家分享 LAS 团队对湖仓一体架构的未来规划。.../ 湖仓一体诉求 / 批流统一的湖仓一体存储需要满足更多的诉求，相匹配的就需要具备更强硬的核心能力，包括批式/流式读写能力与支持多种引擎的集成能力：批式读写提供不低于 Hive 表的吞吐，提供分区并发更新能力...湖仓一体存储在不同场景下应用时展现出了不同的亮点，下面我们介绍三个经典场景：流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用，以及在这些应用案例中可达成的收益。...推荐阅读 Apache Hudi Timeline：支持 ACID 事务的基础 万字长文 | 泰康人寿基于 Apache Hudi 构建湖仓一体平台的应用实践 CDC一键入湖：当 Apache Hudi

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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。...湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用；而仓里的“隐性价值”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。...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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字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

/ 湖仓一体诉求 / 批流统一的湖仓一体存储需要满足更多的诉求，相匹配的就需要具备更强硬的核心能力，包括批式/流式读写能力与支持多种引擎的集成能力：批式读写提供不低于 Hive 表的吞吐，提供分区并发更新能力...我们针对以上需求，提出了更加高效的湖仓一体服务方案。接下来将从整体架构、数据分布、数据模型、数据读写以及 BTS 架构这 5 个方面，向大家介绍该方案的设计思路。...湖仓一体存储在不同场景下应用时展现出了不同的亮点，下面我们介绍三个经典场景：流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用，以及在这些应用案例中可达成的收益。...使用 Hudi 的湖仓一体表做改造之后，首先不再需要 ClickHouse 组件，且 Hudi 表的存储成本非常低，可以全量存储，最终通过 Presto 引擎对外提供查询能力。...通过将实时数仓中埋点 DWD 层数据的存储方式改成 Hudi 湖仓一体表，将表提供给离线数仓使用，此时收益体现在离线数仓的埋点 DWD 层数据不再需要额外投入计算和存储资源，此外，还能提升数据就绪时间。

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数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。...六、阿里云湖仓一体方案 1. 整体架构 阿里云MaxCompute在原有的数据仓库架构上，融合了开源数据湖和云上数据湖，最终实现了湖仓一体化的整体架构（图11）。...4）自动数仓 湖仓一体需要用户根据自身资产使用情况将数据在湖和仓之间进行合理的分层和存储，以最大化湖和仓的优势。...构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理...典型客户案例：新浪微博应用「湖仓一体」构建混合云AI计算中台 案例背景 微博机器学习平台团队，主要做社交媒体领域里的推荐主要做社交媒体领域里的推荐/排序、文本/图像分类、反垃圾/反作弊等技术。

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通用数据湖仓一体架构正当时

随着像“你可能认识的人[2]”这样的数据科学/机器学习应用程序的构建，我们稳步转向Apache Avro上的数据湖[3]，Apache Pig可以访问MapReduce作为分析、报告、机器学习和数据应用程序的事实来源...我将这种架构称为“通用数据湖仓一体”。 通用数据湖仓一体架构 通用数据湖仓一体架构将数据湖仓一体置于数据基础架构的中心提供快速、开放且易于管理的商业智能、数据科学等事实来源。...数以千计同时使用数据湖和数据仓库的组织可以通过采用此架构获得以下好处： 统一数据 通用数据湖仓一体体系结构使用数据湖仓一体作为组织云帐户中的事实来源，并以开源格式存储数据。...我相信在未来的道路上通用数据湖仓一体架构也可以建立在为这些需求提供类似或更好的支持的未来技术之上。 最后 Onetable 是通用数据湖仓一体架构的另一个构建块。...借助通用数据湖仓一体架构，他们的分析师可以继续使用仓库对湖仓一体中存储的数据进行查询。

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数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较

数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢？提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点，供数据团队考虑。...3.6 湖仓一体的好处 湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。...易于数据版本控制、治理和安全性：数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性，从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点 湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。...尽管数据湖仓一体结合了数据仓库和数据湖的所有优点，但我们不建议您为了数据湖仓一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求？ 从头开始构建湖仓一体可能很复杂。...湖仓一体模型包括数据仓库和数据湖的组件。它提供了更大的灵活性，并且可以成为一种经济高效的解决方案，可以满足更广泛的数据使用场景，而无需单独设置仓库和湖泊。

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体？

真实业务场景可能是同一套架构里面会支持上述两种实现。也有一些湖仓一体的架构中没有数据仓库产品，仅用了Presto作为查询加速（火山引擎、Bilibili），不过整体架构大致也差不多。...bilibili 湖仓一体架构 Google BigLake Amazon Lake House Azure Lake House SnowFlake Data Lake 总结 当前湖仓一体主要面向于解决用户数据量特别大且多元化的场景...以下个人评估，仅供参考： SnowFlake在分析型数据场景下基本上就是天生的湖仓一体，优势巨大。 Doris/Starrocks的架构也会往Snowflake方向改进，潜力满满。...基于Spark/Presto的湖仓一体，查询的效率会低于上述两种，但是可以作为补足上述的部分场景。...、方案、场景以及建湖全过程 5.4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台 6.大数据发展20年，“仓湖一体”是终局？

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现在的湖仓一体像是个伪命题

从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。...现在的湖仓一体除了能“实时”数据交互以外，原来批量定时整理数据的通道仍然保留，这样可以将数据湖数据整理好存入数仓实施本地计算，当然这已经跟湖仓一体没太大关系了，没有“一体”之前也是这么做的。...，仓是仓， 二者根本没有一体！...开放的计算引擎 SPL 助力湖仓一体重 开源 SPL 就是这样一个可应用在数据湖中提供开放计算能力的结构化数据计算引擎。可以针对数据湖的原始数据直接计算，没有约束，无需“入库”。...在数据湖中全面实现一体化数仓可不是说说而已。

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