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湖仓一体化设计

湖仓一体化设计是一种将仓储和物流自动化管理系统集成在一起的设计方法。这种设计方法可以提高仓库的效率和准确性，同时降低成本。湖仓一体化设计的核心是将仓库管理系统与物流管理系统集成在一起，实现信息共享和自动化流程协同。

湖仓一体化设计的优势包括提高库存管理效率，减少库存损失，降低库存成本，提高客户满意度和销售额。

应用场景包括零售行业、电商行业、物流行业、制造业等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云仓库管理系统：https://cloud.tencent.com/product/wms
腾讯云物流管理系统：https://cloud.tencent.com/product/tms
腾讯云供应链管理系统：https://cloud.tencent.com/product/scm

这些产品可以帮助企业实现湖仓一体化设计，提高仓库和物流管理效率，降低成本，提高客户满意度和销售额。

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直播预告| Lakehouse 湖仓一体化架构论坛

在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？...让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！...精彩内容，扫码报名，免费参会本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师，腾讯云数据湖存储的负责人，他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。...演讲议题：下一代湖仓加速存储 GooseFS 在实时 OLAP 搜索场景中的实践与优化演讲嘉宾：于飏腾讯云 COS 对象存储团队资深高级工程师个人介绍：硕士毕业于西安电子科技大学，一直专注云端对象存储相关技术的研发工作...演讲摘要：腾讯云对象存储中心推出的 GooseFS 加速存储产品，从最初加速湖仓应用场景下的海量吞吐与数据本地化调度，已经扩展演进到了实时 OLAP 引擎场景。

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Flink + Hudi，构架仓湖一体化解决方案

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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。...三数据底座设计 1.数据湖功能架构 2.数据流转架构由统一的租户（企业集团层面）进行数据的归集，并加工成标准统一的数据集或指标。基于租户权限自动将数据分发给相应的租户。...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。

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Apache Hudi在华米科技的应用-湖仓一体化改造

整个更新过程存在大量历史数据的冗余读取与重写，带来的过多的成本浪费，同时影响了更新效率；•回溯成本高，多份全量存储带来的存储浪费，数仓设计中为了保证用户可以访问数据某个时间段的历史状态，会将全量数据按照更新日期留存多份...，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....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。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介

还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门为云设计的，可通过云市场获得。工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时，这通常会令人困惑。...博客系列数据湖和仓库第 1 部分：范式简介数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点两种范式：数据湖与数据仓库基于一些主要组件的选择...，云分析解决方案可以分为两类：数据湖和数据仓库。...数据湖：去中心化带来的自由数据湖范式的核心原则是责任分散。借助大量工具，任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据：青铜、白银和黄金。...集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。结论：数据湖和数据仓库在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。

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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？...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。

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直播｜分析型湖仓论坛

通过本次分享，听众可以了解新一代湖仓湖仓融合架构、物化视图等方向的前沿技术。...介绍数据湖与实时数仓之间的异同以及湖仓融合的意义、常见湖仓融合方案的优劣 2. 解析腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点，以及如何将实时数仓演变成新的实时湖仓融合架构 3....腾讯大数据后续如何更进一步升级湖仓融合架构听众收益： 1. 了解当前数据湖及实时数仓的优劣，并了解腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点 2....腾讯大数据在湖仓融合领域的新探索喻奎阿里云智能高级技术专家个人介绍：哈工大本硕毕业后，进入阿里巴巴云智能集团工作近10年，一直从事大数据分布式计算分析引擎的设计开发工作，重点从事MaxCompute...SQL引擎从0到1各个版本的重构设计优化工作。

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数据湖与湖仓一体架构实践

数据集市可从现有数据仓库或其他数据源系统构建，你只需设计和构建数据库表，使用相关数据填充数据库表并决定谁可以访问数据集即可。...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。...但是在架构层面上，这个意义还是很大的，后续我们能看到一些希望，可以把整个原来 “T + 1” 的数仓，做成准实时的数仓，提升数仓整体的数据时效性，然后更好地支持上下游的业务。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角

我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。...具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。...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...当我们回到本系列第一篇文章中介绍的数据仓库和数据湖范式区别时，会出现一个有趣的细节。从费用的角度来看，这两种范式可以在 Synapse 环境组件中看到。...除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。

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【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake

我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。...根据上一篇给出的定义，我们可以粗略的说Databricks是一个基于数据湖的工具，而Snowflake是一个基于数据仓库的工具。现在让我们更深入地研究这些工具。...Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。除其他外，该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。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。...基于 Delta 格式和 Databricks 工具，该公司正在尝试为数据湖和数据仓库混合方法传播一种新颖的“Data Lakehouse”范式概念。...这是 Snowflake 向数据湖范式方向扩展其解决方案的方式之一。如今，它提供了用于实时数据摄取的高效工具等。

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数据湖跟数仓的区别

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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？...实现湖仓一体化是一个综合性的挑战，涉及到从技术选型到架构设计，再到数据治理和集成的多个方面，下面我们将详细探讨如何实现这一复杂过程的每个关键步骤。 1....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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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？...具有高效的计算存储一体设计和丰富的查询加速特性。...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。...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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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。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....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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别说你懂湖仓一体

为此，这篇文章我们将主要分析： 1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么？ 2、架构演进，为什么说湖仓一体代表了未来？ 3、现在是布局湖仓一体的好时机吗？...01：数据湖+数据仓≠湖仓一体在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。正式切入主题前，先跟大家科普一个概念，即大数据的工作流程是怎样的？...这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力...，湖仓一体绝不等同于数据湖和数据仓简单打通，反而数据在这两种存储中会有极大冗余度。...举个简单的例子，某个设计师想要设计一款鞋子，一般会从历史数据中找有效信息参考，设计师也许只需要一张货品照片，就能像浏览电影般，了解到该商品多年来全生命周期的销售业绩、品牌故事、竞品分析等数据，赋能生产及业务决策

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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）。...让我们深入研究每个类别并将其与 PaaS 数据湖仓部署进行比较。硬件（计算和存储）：与 PaaS 数据湖仓一样，CDP One 数据湖仓驻留在云中并使用虚拟化计算。...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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Arctic 自动优化湖仓原理解析

业界将这种直接建立在数据湖之上，却能同时覆盖数据湖与数据仓库存储场景的架构为湖仓一体（LakeHouse）。...然而开源表格式距离生产可用的湖仓一体架构还有着较大的鸿沟，在这个背景下网易在 2022 年开源了湖仓管理系统 ——Arctic。...基于 Arctic 可以帮助各类数据平台，工具和产品快速搭建开箱即用，流批统一的湖仓。要构建一套开箱即用的湖仓系统，自动优化是第一个需要解决的需求。...现在大部分开源的数据湖表格式都要求用户投入大量的精力来维护你数据湖表中的文件结构，稍不留神表的查询性能就可能出现较大的下滑。湖仓优化的需求与难点湖仓上有两类常见的优化需求：文件合并与文件清理。...过多的碎片文件会造成数据膨胀，进一步降低湖仓表的读取性能，故及时得合并碎片文件到用户的预期大小对湖仓表的性能至关重要。

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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。...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。...Iceberg 使用过程中 Bug 及 Feature，我们给 TEG 湖仓同学提的 issue，数平同学协助解决，再次感谢 TEG 湖仓团队。...我们后续的实时湖仓方案会采用 StarRocks 3.x + Iceberg，便于湖仓融合。...可以对外作为一个统一组件供业务使用，追求批流一致性语义，提供实时离线一体化的开发体验。

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农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践

同时，随着Hudi、Iceberg、Delta Lake等数据湖技术发展，依托数据湖底座的湖仓一体实时数仓建设正在兴起，对推进企业数字化转型具有重要价值： • 一是弥补现有架构的不足，湖仓一体实时数仓弥补了传统数仓对于数据实时处理能力的不足...• 三是提升企业级数据分析整合能力，湖仓一体实时数仓打破了数据湖与数据仓库割裂的体系，将数据湖的灵活性、数据多样性以及丰富的生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合。...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...未来展望湖仓一体实时数仓将数据湖的灵活性、数据多样性、丰富生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合，对实时数据模型建设具有重要价值。...5.3 开放的多租户能力建设数据湖仓租户依托数据湖统一存算底座，低成本拎包入住，实现资源申配、实时数据授权、资产发现，利用实时数仓持续实时数据、共性模型供给，并结合数据湖一站式DataOps标准化工艺

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Streaming与Hudi、Hive湖仓一体！

Hudi介绍概述架构图核心概念 Timeline 文件布局索引表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 湖仓一体...每个分片包含了Hudi Instant生成的基本文件（*.parquet），以及包含对文件进行插入、更新的一组日志文件（*.log） Hudi采用MVCC设计，压缩操作会将日志和基本文件合并，形成新的分片...hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行启动HDFS集群启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序湖仓一体...read-options 推荐阅读触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践 Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案实时数据湖：

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