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湖仓一体化平台

湖仓一体化平台是一个将湖南农业产业链全流程管理的云计算解决方案。它可以帮助农业企业和政府部门实现数据共享、智能化管理和远程监控，提高农业生产效率和质量。湖仓一体化平台的主要特点包括以下几点：

数据共享：通过云计算技术，实现各个环节的数据共享，便于信息传递和协作。
智能化管理：利用人工智能和大数据技术，实现农业生产过程的智能化管理，提高生产效率和质量。
远程监控：通过云计算技术，实现对农业生产过程的远程监控，便于及时发现和解决问题。
安全可靠：采用云计算技术，可以确保数据的安全性和可靠性，避免数据丢失和损坏。

湖仓一体化平台的应用场景包括农业生产、农产品流通、农业政策规划等领域。推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下：

腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云移动应用：https://cloud.tencent.com/product/tmt
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/tbaa
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

以上是关于湖仓一体化平台的相关信息，希望能够帮助您更好地了解这个领域。

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直播预告| Lakehouse 湖仓一体化架构论坛

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

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数据湖与湖仓一体架构实践

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....然后在这基础上，平台开放 Iceberg 表的管理功能，使得用户可以自己在平台上建 SQL 的表。 3. 入湖 - 支持代理用户第二步是内部的实践，对接现有预算体系、权限体系。...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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Apache Hudi - 我们需要的开放数据湖仓一体平台

Hudi 社区在行业创新方面有着良好的记录，多年来一直为一些最大的数据湖和云供应商提供支持。 • Hudi 是一个开放数据湖仓一体平台。...开放是第一原则，但我们的技术愿景始终是为主流数据仓库和数据湖（现在融合成一个数据湖仓一体）“增量化数据处理”[3]，拥有强大的新存储层和内置的数据管理。...来自社区的结果 ( 1[9]， 2[10]）非常令人印象深刻，没有充分的理由不考虑支持增量模型的湖仓一体存储，即使今天只是批处理。...作为Onehouse的创始人，我们与所有查询引擎厂商平等合作，为用户带来真正开放的数据湖仓一体。...Hudi 的这一长期愿景将与其他项目不同，使 Hudi 更接近于云仓库/湖仓一体的开放版本。

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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。...我们还希望平台能够实现 Data + AI 一体化，即数据平台和 AI 平台之间的打通，抽象和提取两个平台通用的技术组件，打通账号租户体系等等。此外，整个平台是基于多租户体系设计的。...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。...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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湖仓一体，技术“缝合怪”？

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？...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。...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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数据湖跟数仓的区别

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实时湖仓一体规模化实践：腾讯广告日志平台

2.2 实时化改造 – 实时湖仓在项目建设初期，我们选择了小时级入湖，没有急于上线实时入湖，主要基于下面几点考虑： A、基于分区设定，小时入湖可以做到幂等性，批量一次性覆盖写入，方便调试和测试，快速打通上线基于数据湖的日志数仓...2.3 湖仓一体方案的优势原子性保证之前采用Spark批量写入数据，如果需要修改数据(如补录数据)原子性是无法保证的，也就是说如果有多个Job同时Overwrite一个分区，我们是无法保证最终结果的正确性...Partition Evolution：在数仓或者数据湖中一个加速数据查询很重要的手段就是对数据进行分区，这样查询时可以过滤掉很多的不必要文件。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...项目收益日志底座数仓建设统一的日志底座，广告日志存储在数据湖 Iceberg 表中，用户无需关心日志格式和路径，只需指定表名 + 时间范围即可访问日志。

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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

1 被广泛关注的“智能湖仓”架构理解“智能湖仓”架构的现在和未来，需要先了解它的过去。早在 2017 年，“智能湖仓”架构就已初具雏形。...如今，“智能湖仓”架构不是简单地将湖与仓打通，而是将湖、仓与专门构建的数据服务连接成为一个整体，让数据在其间无缝移动。...“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。...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。...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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2.2 实时化改造 - 实时湖仓在项目建设初期，我们选择了小时级入湖，没有急于上线实时入湖，主要基于下面几点考虑： A、基于分区设定，小时入湖可以做到幂等性，批量一次性覆盖写入，方便调试和测试，快速打通上线基于数据湖的日志数仓...2.3 湖仓一体方案的优势原子性保证之前采用Spark批量写入数据，如果需要修改数据(如补录数据)原子性是无法保证的，也就是说如果有多个Job同时Overwrite一个分区，我们是无法保证最终结果的正确性...Partition Evolution：在数仓或者数据湖中一个加速数据查询很重要的手段就是对数据进行分区，这样查询时可以过滤掉很多的不必要文件。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...项目收益日志底座数仓建设统一的日志底座，广告日志存储在数据湖 Iceberg 表中，用户无需关心日志格式和路径，只需指定表名 + 时间范围即可访问日志。

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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。...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。张友东认为目前数据量经历了爆发式增长，而大数据体系主要解决的问题是如何从海量数据中挖掘有价值的信息。...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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