Hudi将数据集组织到与Hive表非常相似的基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，文件夹包含该分区的文件。每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。 分区记录会被分配到多个文件。 此过程不用执行扫描整个源表的查询 Hudi的优势 •HDFS中的可伸缩性限制•Hadoop中数据的快速呈现•支持对于现有数据的更新和删除•快速的ETL和建模 以上内容主要引用于：《Apache Hudi 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。 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
一 数据是数字化转型的基础和引擎 数据湖是支撑企业数字化转型的数据底座，是提供数据驱动、精准决策的全方位技术支撑。 数据价值将经历数据统一化、数据资产化、数据业务化、数据生态化四个阶段。 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。
，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 构建ODS实时增量数据层，实时ODS增量层主要作用有两方面：•依赖ODS实时增量数据（保留原始格式，不做清洗转化）每日离线入湖来构建ODS层离线湖仓，ODS层数据后续作为业务数据的备份、满足DWD层全量数据重做需求 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. 鉴于目前业务实时需求并不是很高，故华米数仓在引入数据湖时暂采取Hudi + Spark离线更新模式来构建湖仓ODS原始层和DWD明细层，从测试对比和上线情况来看，收益总结如下： 4.1 成本方面 引入Hudi 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。
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，湖仓一体也受到了前所未有的关注。 伪湖仓一体自然是我们不愿看到的，而想要理解什么是真正的湖仓一体，则需要对技术背景及其演进历程有清晰的认知，当然这对多数读者都很挑战，因此笔者尝试从技术背景和发展脉络的角度给出湖仓一体的终极答案。 湖仓一体架构走向舞台中央 湖仓分体模式持续筑高数据孤岛并引发一些列实施、运维和成本问题，那么湖仓一体能否彻底解决这些问题？应该从哪些方面入手？湖仓一体有何标准？ Gartner 认为湖仓一体是将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的融合架构，无数据孤岛。 理解了上文湖仓一体应该关注的重点，湖仓一体的本质和要求也就呼之欲出⸺真正的在数据和查询层面形成一体化架构，彻底解决实时性和并发度，以及集群规模受限、非结构化数据无法整合、建模路径冗长、数据一致性弱、性能瓶颈等问题
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。 安全性：即使为您配置了 PaaS 数据湖仓，您也可以自行定义和实施云部署的安全性。您负责保护外围、定义网络规则以及建立检测和预防威胁的端点保护。 此外，您还负责云驻留数据的安全性。 虽然与本地部署相比，PaaS 数据湖仓提供了敏捷性和更快的分析路径，但它们确实需要持续的运营人员来确保成功交付分析服务。 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 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。
一种常见的解决方案是结合数据湖和数据仓库优势，建立湖仓一体化，进而解决了数据湖的局限性：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。 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！ 04 什么是湖仓一体化？ 06 湖仓一体化有什么好处？ 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。 07 湖仓一体落地路径与成本 A：现在大多数企业都已经有了自己的一套大数据架构，他们如何基于已有的架构落地湖仓一体？有哪些可行的落地路径？成本可能主要会来自哪里？ 只要尽量使用云基础设施，开通几个云服务就能形成一套湖仓一体架构了，这是一个简单直接且相对单一化的路径。 那成本主要来自哪里？
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。 不管怎样，无论通过传统的 ETL 将数据由湖到仓，还是通过外部映射“实时”数据由湖到仓，数据湖和数据仓库几乎没有任何变化（只是提升了由湖到仓的数据传输频率，还要符合很多条件），物理仍然上分存两处，湖是湖 SPL 也很容易实施并行计算，发挥多 CPU 的优势。 在数据湖中全面实现一体化数仓可不是说说而已。 通过以上三步不仅可以改善数据湖的建设路径（原来需要先导入、再整理、再使用），数据整理与数据使用可以同时进行，循序渐进地建设数据湖，还在建设数据湖的过程中就完善了数据仓库，让数据湖也拥有强计算能力，实现真正意义的湖仓一体
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？ 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？ 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。
从历史上看，它没有在其他云上提供主要产品，尽管它一直试图设计实施架构，以消除跨云访问数据的任何不良影响，如延时。 湖仓一体 05 然而知易行难，每一步的技术进步都需要大量的积累和探索。中科软左总在2022年度的“中国软件技术大会“分享了湖仓一体化技术发展趋势的主题。 湖仓一体的本质，仍然是简化。 通过一体化，试图将业务上前后系统、主文辅文、结构化半结构化等数据，“实时”结合起来进行运算，从而支持决策。 然而湖仓一体化涉及到大量的开源工具集，需要大量工程实践验证，还远谈不上成熟。 在解决湖仓一体，或者说，交易和分析业务场景时，HTAP 成为一个重要选项，其实从Oracle的 In-Memory 组件，到 Google 的 AlloyDB，都是通过行列混存，试图将事务和分析融于一体 再到湖仓一体（Lakehouse），大道至简，而抵达之途曲折艰辛！
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。
但是无论是 Redshift Spectrum 还是 MaxCompute 的外部表，仍旧需要用户在数仓中通过创建外部表来将数据湖的开放存储路径纳入数仓的概念体系——由于一个单纯的开放式存储并不能自描述其数据本身的变化 06 阿里云湖仓一体方案 6.1 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）。 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。 6.2 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。
近日，公安部第三研究所牵头、腾讯安全深度参编的信息安全国家标准《信息安全技术-网络安全态势感知通用技术要求》，由国家标准化管理委员会正式发布，将于2023年10月1日起实施。 以云原生技术为基础，仓湖一体化大数据平台为底座，MITRE ATT&CK技战术框架为指导，结合腾讯领先的威胁情报能力、AI和可视化技术，聚焦TDIR（Threat Detection, Investigation 2、海量大数据分析和处理能力：腾讯安全SOC内置新一代仓湖一体化安全大数据平台，实现PB级海量告警、日志流量数据和事件模型的热/温/冷数据分离，支持180天以上数据存储和分析。 基于仓湖一体化安全大数据平台，以ATT&CK框架指导，全天候持续对资产、漏洞、日志、告警、事件进行长周期多维数据关联分析。平台预置数百个威胁狩猎模版，覆盖日常运营和攻防对抗场景。 希望通过标准的发布和实施，一方面解决目前市场上对于网络安全态势感知认知不一致的问题；另一方面促进网络安全态势感知系统能力的提升，指导开发者优化产品设计研发，让企业更加高效地建设、让监管方对网络安全态势有更加充分的了解
04、技术趋势，湖仓一体化 9月18日，2020云栖大会上，阿里云正式推出大数据平台的下一代架构——“湖仓一体”，打通数据仓库和数据湖两套体系，让数据和计算在湖与仓之间自由流动，从而构建一个完整的、有机的 图4：大数据存在的三种形态 在数据湖架构上建立数仓的尝试并不成功，这表明数仓和数据湖有本质的区别，在数据湖体系上很难建成完善的数仓。 图5：数据仓库与数据湖的区别 在阿里云的构想中，湖仓议题值得期待。 系统可以根据自动的规则决定哪些数据放在数仓，哪些保留在数据湖，进而形成一体化。 各国已相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。
/OTS/RDS数据库在内的多种外部存储 但是无论是Redshift Spectrum还是MaxCompute的外部表，仍旧需要用户在数仓中通过创建外部表来将数据湖的开放存储路径纳入数仓的概念体系——由于一个单纯的开放式存储并不能自描述其数据本身的变化 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。
数据湖与数据仓库 并不是替代关系 湖仓一体化成为新趋势 随着数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。 也因此，湖仓一体化(Lakehouse)正在成为近些年来的热点。湖仓一体采用开放式架构，既构建于数据湖低成本的数据存储架构上，同时具备数据仓库的数据处理和管理功能，助力商业决策。 因此，从某种程度上来讲，数据湖产品的不断迭代升级也是在向湖仓一体化趋势靠近。 随着企业及组织不断上云、数据分析需求的激增，湖仓一体化分析方案正在成为下一代数据分析系统的核心。 对此，湖仓一体拥有丰富的计算引擎，提供从批处理、流式计算、交互式分析到机器学习等各类计算引擎。 湖仓一体本身还内置多模态的存储引擎，以满足不同的应用对于数据访问需求。 基金会开启开源Lakehouse项目、Databricks新添Delta Engine来增强Lakehouse服务能力，到Apache Iceberg的火热、AWS Lake Formation等，不难看到，湖仓一体化正在成为主流服务商们探索的方向
ArgoDB提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足OLAP、AETP、多模型融合分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。 基于ArgoDB打造的湖仓集一体架构，能够实现在同一平台中，避免数据移动，将原始的、加工清洗的、模型化的数据，共同存储于一体化的“湖仓集”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务 ，又能承载分析报表、批处理、数据挖掘等分析型数据集市业务，真正意义上为用户提供湖仓集一体的场景解决方案。 通过ArgoDB一体化多模数据库架构实现全数据，全场景，全融合，最大限度降低企业TCO，打造面向数据模态融合扩展的湖仓集一体化平台。 此外，基于ArgoDB打造的湖仓集一体方案可以无缝衔接AI技术，帮助业务挖掘更多数据价值。
与本地数据湖相比，云数据湖可提供显着的扩展性、敏捷性和成本优势，但迁移到云并非没有安全考虑。 数据湖仓一体架构在设计上结合了复杂的组件生态系统，每个组件都是可以利用数据的潜在路径。 数据湖仓一体角色应仅限于管理和管理数据湖仓一体平台，仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富的安全管理员。数据湖仓一体用户不应该将环境暴露于重大风险中。 使用单一帐户策略和强化技术将确保您的数据湖仓一体服务功能与其他云服务分开且安全。 网络周边 加固云账号后，为环境设计网络路径很重要。这是您的安全态势和第一道防线的关键部分。 最佳加密实践的实施通常可以在云提供商提供的指南中找到。正确获取这些详细信息至关重要，这样做需要对 IAM、密钥轮换策略和特定应用程序配置有深入的了解。 漏洞管理 无论您的分析堆栈和云提供商如何，您都希望确保数据湖仓一体基础设施中的所有实例都具有最新的安全补丁。应实施常规的操作系统和软件包修补策略，包括定期对基础架构的所有部分进行安全扫描。
从这个层面讲，大家都意识到了：数据湖需要更好的管理能力、数据仓库需要更好的灵活性。 但大方向之下，不同厂商的实现路径确实各不相同，这也和厂商自己的产品方向、技术基础直接相关。 落地路径与成本 InfoQ：现在大多数企业都已经有了自己的一套大数据架构，他们如何基于已有的架构落地湖仓一体？有哪些可行的落地路径？成本可能主要会来自哪里？ 这两条路径都相对可行，那怎么选？这通常要看企业是不是希望在大数据技术栈上做更多投入。 只要尽量使用云基础设施，开通几个云服务就能形成一套湖仓一体架构了，这是一个简单直接且相对单一化的路径。 那成本主要来自哪里？ 将原本的二元体系做成一体化，会对技术架构带来非常复杂的影响。此外，数据湖本身在访问时就存在比如存算分离导致的带宽问题等等，如果边上还有个数仓的话，这个问题还会加剧。
在私域运营商，腾讯智慧零售利用自身社交电商优势，打包了数据湖、用户标签、过滤策略等多样化私域运营工具给决策者。 上述两者之间的能力显而易见：技术、流量，两者相互支持、互为补充。 传统的经销模式、B2C订单模式等已经不能适应一体化供应链服务需求，仓配一体化以及供应链转型升级引爆的就是云仓模式。 技术层面，京东云仓从软件开发的界面升级、场景服务能力、流程精细化、生态链接、数智化升级和硬件的规划设计、设备选型、采购、交付实施等方面进行全面升级，以匹配不同行业合作伙伴的需求，提供个性化解决方案。 image.png 技术层面，京东云仓从软件开发的界面升级、场景服务能力、流程精细化、生态链接、数智化升级和硬件的规划设计、设备选型、采购、交付实施等方面进行全面升级，以匹配不同行业合作伙伴的需求，提供个性化解决方案 ，快速赋能京东线上线下融合一体化发展！
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。 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. 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。 一个分区的 snapshot 中包含了全量写入和增量更新的文件完整路径和提交类型。通过对 snapshot 中文件提交进行顺序的遍历，就可以构建出该分区读取计划。
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