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湖仓一体化大数据平台

湖仓一体化大数据平台是一个集成了湖仓数据的大数据平台，它可以帮助企业实现数据的实时处理、存储、分析和可视化。这个平台可以帮助企业更好地理解市场趋势、优化供应链、提高库存管理效率，以及降低成本。

在这个平台中，数据来源可以包括产品信息、销售数据、库存数据、供应商信息等。通过对这些数据的实时处理和分析，企业可以更好地了解市场需求和供应情况，从而做出更加明智的商业决策。

这个平台的优势在于能够提供全面的数据分析和可视化功能，帮助企业更好地了解市场情况和优化供应链。同时，它还可以帮助企业降低成本，提高库存管理效率。

应用场景包括零售行业、物流行业、制造业等。

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这些产品都可以帮助企业构建湖仓一体化大数据平台，实现数据的实时处理、存储、分析和可视化。

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数字化转型中数据底座“湖仓一体化”

2.数据湖数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖的本质是由“➊数据存储架构+➋数据处理工具”组成的解决方案。...3.湖仓一体湖仓一体架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。...湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”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。...1+N数据湖体系：1个数据湖，N个租户、N个数据仓库、N个数据集市、N个数据创新实验室。...数据交换共享平台支撑企业数据共享交换的基础性互联互通平台。促进数据交易，实现企业内外部跨层级、跨系统、跨部门的数据共享和业务协同提供基础支撑。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。...数据分析平台通常根据它们所涵盖的过程部分分为多个阶段。典型的批量数据流水线平台如上图所示。但是，文章分析也适用于实时平台。这些工具可以从处理（绿色）或存储（蓝色）的角度进行分类。...下面的工具行对应于它们在平台不同阶段的可用性。例如，典型的数据湖解决方案由单独的处理和存储工具组成。在数据仓库的情况下，一个单一的解决方案通常同时兼顾处理和存储功能。让我们更清楚一点。...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。...知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。【智能时刻，架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友，职场和技术闲聊。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。...根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。...我们注意到 Snowflake 在数据仓库领域有基础，而 Databricks 更面向数据湖。然而，两者都将其范围扩展到了其范式的典型限制之外。这两种工具绝对可以单独使用来满足数据分析平台的需求。 ...然而，正如在上一篇文章中提到的，在一个平台上同时使用这两种产品可能是个好主意。图中描述了这种解决方案的故障，Databricks 读取和处理原始数据，Snowflake 负责管道的发布端。...知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。【智能时刻，架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友，职场和技术闲聊。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。...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Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同...这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外，Synapse 环境为数据仓库构建和数据湖开发提供了工具。...例如，可以定义可从多个工具访问的通用关系数据库类型表。另一方面，将单个工作区用作图形用户界面是有益的。通常，在构建新的分析平台时，您需要对云大数据组件有相当广泛的了解。...知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。【智能时刻，架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友，职场和技术闲聊。

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Flink + Hudi，构架仓湖一体化解决方案

详解》新架构与湖仓一体通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。...数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。下面是架构图： MySQL 数据通过 Flink CDC 进入到 Kafka。...实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。...本节内容，引用自：《37 手游基于 Flink CDC + Hudi 湖仓一体方案实践》最佳实践版本搭配版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：...Chan 的提点，可能是 checkpoint的问题，于是做了设置 set execution.checkpointing.interval=10sec; 终于正常了致此，Flink + Hudi 仓湖一体化方案的原型构建完成

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数据湖与湖仓一体架构实践

01 数据仓库架构升级的背景 1. 基于 Hive 的数据仓库的痛点原有的数据仓库完全基于 Hive 建造而成，主要存在上述三大痛点。 2....Iceberg 关键特性 Iceberg 主要有四大关键特性：支持 ACID 语义、增量快照机制、开放的表格式和流批接口支持。...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....Flink SQL 入湖示例 DDL + DML 5. CDC 数据入湖链路如上所示，我们有一个 AutoDTS 平台，负责业务库数据的实时接入。...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。

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微信实验平台：全面拥抱湖仓时代

作者：bearly 大数据领域流批一体和湖仓一体都是技术演进的趋势，技术大一统是每个 coder 的浪漫。...当前实验平台增量存储预算都已经收敛在 Iceberg 库上(20PB+)，会逐步迁移“年久失修”的 THive，全面拥抱湖仓格式。...前言：大数据领域流批一体和湖仓一体都是技术演进的趋势，技术大一统是每个 coder 的浪漫。...湖仓一体的背景不过多介绍，及 Lamdba、Kappa 等架构相信数据工程 coder 已经深深理解，直接介绍微信实验平台基于 iceberg 做的改造，和带来的收益，以及过程中遇到的问题，未来的期望。...我们后续的实时湖仓方案会采用 StarRocks 3.x + Iceberg，便于湖仓融合。

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数据湖跟数仓的区别

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金融信创湖仓一体数据平台架构实践

湖仓一体架构则解决了这些问题，它整合了数据湖和数据仓库的优势，创建一体化和开放式的数据处理平台。这种架构允许底层统一存储和管理多种类型的数据，并实现了数据在湖仓之间的高效调度和管理。...这种架构结合了云原生和湖仓一体的技术优势，实现新一代云数据智能平台。...平台支持多种湖仓架构，包括离线数仓、实时数仓、流批一体数仓以及湖仓一体架构，满足企业内部数仓工程师、数据分析工程师和数据管理人员的需求。...此外，该平台还集成了大模型工具的相关能力，用户可以在这个平台上一站式完成大模型应用的构建过程。（4）产品输出形态云数据智能平台 DataCyber 展示了其产品的高度开源开放性。...在云上输出湖仓一体平台， CyberEngine + CyberData + CyberAI：提供一站式的大数据 AI 底座、DataOps 平台和 MLOps 平台组合，输出云原生弹性湖仓一体平台，满足客户的多样化应用场景

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Apache Hudi在华米科技的应用-湖仓一体化改造

，故大量未变化的历史冷数据会被重复存储多份，带来存储浪费；为了解决上述问题，保证数仓的降本提效目标，我们决定引入数据湖来重构数仓架构，具体如下： •业务数据源实时接入Kafka，Flink接Kafka...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....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。...总结与展望从数据湖上线和测试过程来看，目前数据湖能解决我们的一些数仓痛点，但是依然存在一些问题。...总结如下 •Hudi on Spark 布隆过滤器查找与构建索引过程性能尚待提升，由于华米数据分布特性（更新频率多，范围广），现阶段部分大表的更新性能提升有待加强；•Metadata表的使用是为了提升整体入湖性能

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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。...PaaS 数据湖仓平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。...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）。...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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构建企业现代化数据平台，从“智能湖仓”开始｜Q推荐

面对向 TB 级、PB 级，甚至 EB 级增长的数据，“如何存”和“如何用”不再是相对孤立的话题。“智能湖仓”向行业传递了一个信号：企业需要统一数据分析工具，实现数据在整个数据平台的自由流转。...Data mesh 概念也是 Gartner 提出的十大数据技术趋势之一。...同时，在“智能湖仓”架构中，还有云原生人工智能平台 Amazon SageMaker ，它提供了多类机器学习库和开发工具包，帮助用户快速构建人工智能应用。...底层数据架构的现代化演进，也将为企业乃至全行业带来更大的价值。数据，作为与土地、劳动力、资本、技术并列的“第五大生产要素”，重要性不言而喻。...如今，亚马逊云科技“智能湖仓”架构在企业中的实践，已经为企业构建现代化数据平台提供了一条可供遵循的路径。

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湖仓一体架构构建与平台应用实践

这里的数据很规范，用起来没那么灵活。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VS数据仓库？湖仓一体了解一下

此时人们兴奋于追求数据的处理规模，即『大』数据，没有闲暇争论是数据仓库还是数据湖。...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）。...2）统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。...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...企业可以使用湖仓一体化的数据中台能力，优化数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势。使用数据湖做集中式的原始数据存储，发挥数据湖的灵活和开放优势。

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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。...数据湖仓一体的诞生是随着云仓库提供商开始添加通常与湖相关的功能而产生的，正如 Redshift Spectrum 和 Delta Lake 等平台中所见。...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。...您很可能会使用一个为支持开放的数据湖仓一体架构而构建的平台。因此，请确保在购买之前研究每个平台的不同功能和实现。 5.1 了解您的核心用户当涉及到数据仓库与数据湖时，"一刀切"并不适用。...在数据驱动型企业数量不断增加的大背景下，这种演变是有意义的：随着组织继续从更多来源获取和利用更多类型的数据，他们需要能够支持其增长的技术。

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湖仓才是数据智能的未来？那你必须了解下国产唯一开源湖仓了

湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。...数据湖使用云上的对象存储，能够解决存储扩展性问题。然而数据湖原先是为存储任意类型的数据所设计，缺乏对元数据的组织管理，容易形成数据沼泽，难以发挥数据的价值。 4. 湖仓一体。...LakeSoul ：构建现代化数据智能架构 LakeSoul 是北京数元灵科技自主研发的湖仓一体存储框架，也是目前国内唯一的开源湖仓平台。...LakeSoul 针对对象存储做了专门的性能优化，在数据湖上构建出完整的实时数仓功能，支持数据的实时更新写入。湖仓一体化的方式大幅简化基础设施的使用门槛，并极大提升资源利用效率和性能。 3....开发者能够专注业务数据的处理逻辑，构建以数据为中心的开发范式。 LakeSoul 通过统一的实时、批量存储的核心能力，构建了流批一体、湖仓一体、分析智能一体的现代湖仓数据智能架构。

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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。...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？...：奇点云、Aloudata (大应科技) 等；数据中台厂商：网易数帆、袋鼠云、滴普科技等。...比如，希望平台建立在云上，选择阿里云等云厂商是不错的选择；希望提供一体化的数据平台，选择星环科技这类大数据基础软件厂商更合适；对平台性能有特殊要求，则镜舟科技、达梦数据等数据库厂商更擅长。 3....架构设计在选择合适的技术平台和供应商之后，设计一个能够同时支持数据湖和数据仓库操作的统一架构，是实现湖仓一体化的关键。

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【活动回顾】腾讯大数据 x StarRocks｜构建新一代实时湖仓

腾讯作为国内领先的互联网企业，在湖仓一体方面有丰富的实践经验。通过尝试与摸索，腾讯大数据基于Starrocks拓展和升级湖仓一体化的架构，为业务提供高性能、一站式的解决方案。...，湖仓技术的发展历程，以及 StarRocks 和腾讯在湖仓一体化方面的演进历程。...4个横向是指软硬一体、资源一体、存储缓存一体和计算一体，这有助于构建更简单和优雅的数据架构。3个纵向是指通过实时湖仓、虚拟引擎和智能平台来实现大数据的全面自适应和自动化。...总的来说，未来湖仓的发展趋势将趋向于数据库化，简化流程，实现一体化，从而推动智能化应用的发展。...戳我看完整视频腾讯天穹一站式湖仓融合平台架构揭秘陈九天腾讯大数据高级工程师/StarRocks Active Contributor 本次分享九天老师探讨了目前业内在湖仓融合场景下遇到的问题：湖仓数据如何自由流转

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湖仓一体详解

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？...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。 2.湖仓一体化为什么诞生？...之前的微博基于大数据的需求发展了数据仓库平台，基于AI的需求，发展了数据湖平台，这两套大数据平台在集群层面完全是割裂的，数据和计算无法在两个平台间自由流动。...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。

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如何让数据湖仓达到数据仓库的性能

一种新颖的方法将数据湖仓分析的所有优势与数据仓库的高性能完美结合。...一种现代方法：无流水线的数据湖仓库数据湖仓库的查询性能固有挑战和作为变通方法的专有数据仓库的使用，正在推动越来越多的企业寻求更高效的替代方案。一种流行的方法是采用无摄入的湖仓架构。...然而，许多数据湖仓库引擎最初设计用于数据湖的多样且可负担的数据存储，侧重于数据转换和即席查询，将中间结果持久化到磁盘。...无流水线数据湖仓库实践：Trip.com的Artnova平台所有这一切在理论上听起来不错，但在实践中呢？Trip.com的统一内部报告平台Artnova提供了一个很好的例子。图4....使用无流水线的数据湖仓库数据湖仓库的演变重塑了数据分析，结合了数据湖和数据仓库的优势。尽管它具有变革性的潜力，但诸如高效查询性能等挑战仍然存在。

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