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湖仓一体

做一名主要从事OLAP内核研发，对现有湖仓理解做个总结；欢迎批评/指正/讨论 1 为什么湖仓一体这么热： 湖、仓定义这里就不赘述了，大家可以去搜 我理解就是各类数据爆发的公司当前数据平台架构遇到了各类各样的问题...，寻求一个适配公司、平台的数据架构，一站式解决，但是大家对湖、仓本质的理解可能都不太一样，那又怎么谈湖仓一体呢。...我也一样，理解一定是片面的，我吸收的内容和我个人脑海呈现的画面也是不一样的，只能尽自己所能，表达清楚对湖仓一体的理解，和面对什么样的业务背景下，我们应该如何围绕我们的平台去做自己的湖仓一体。.../RedShift 湖仓一体？...最具代表的产品就是 AWS S3,腾讯云COS ... 6 Why湖仓一体 问题： 能力不对等：不同引擎的使用场景、功能支持、性能特点、优化策略、最佳实践..不同； 选型困难：多个引擎意味着技术选型存在多样性

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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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    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

    Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是衡量数据湖解决方案成熟度的重要指标。...湖仓一体： DLC 支持湖仓一体架构，实现数据存储与计算的无缝集成。 数据目录： 提供数据目录服务，帮助用户管理和检索数据湖中的数据。 弹性伸缩： 支持自动弹性伸缩，根据工作负载动态调整资源。...湖仓一体： 与 AWS S3 和 Redshift 紧密集成，实现数据湖和数据仓库的一体化。 数据目录： AWS Lake Formation 提供数据目录功能，帮助用户管理数据湖资源。...湖仓一体： 支持与华为云数据仓库服务的集成，实现湖仓一体架构。 数据目录： 提供数据目录服务，简化数据管理和检索。 弹性伸缩： 支持资源的自动弹性伸缩，适应不同工作负载。...数据湖技术总结 Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是构建现代数据湖解决方案的基石。

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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....入湖其他实践 10. 小文件合并及数据清理 11. 计算引擎 – Flink Flink 是实时平台的核心计算引擎，目前主要支持数据入湖场景，主要有以下几个方面的特点。...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。...，比如AWS RedShift及SnowFlake等；另外一条是从数据湖向湖仓一体演进，基于开放的查询引擎和新引入的开放表存储格式达到分布式数仓的处理效率，这方面闭源商业产品的代表是DataBricks...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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    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

    Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力，这些关键特性共同定义了数据湖的未来。...本文将对腾讯云数据湖计算DLC、Serverless数据湖、云原生数据湖阿里云Data Lake Analytics、AWS Athena、华为云DLI、Databricks Lakehouse等主流产品进行深度对比分析...多引擎查询（Spark/Presto/Flink） 功能亮点：集成了Spark、Presto和Flink，支持多种数据处理和分析任务。 技术实现：通过统一的查询接口，简化了数据访问和处理流程。...湖仓一体 功能亮点：结合数据湖和数据仓库的优势，提供一站式数据解决方案。 技术实现：支持结构化和非结构化数据的统一存储和分析。 其他功能：优化数据存储成本，提升查询性能。...总结而言，Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力共同塑造了数据湖技术的未来。

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    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

    随着Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力的发展，企业能够更加灵活、高效地处理和分析海量数据。...其他功能 AWS Athena支持湖仓一体架构，允许用户在同一个平台上进行数据存储和分析。其数据加速能力进一步提升了查询效率。...其他功能 华为云DLI支持湖仓一体架构，提供数据的热、温、冷分层存储解决方案。同时，其数据加速能力提升了查询性能。...通过统一元数据和统一权限，Lakehouse简化了数据湖的管理。 技术实现 Databricks Lakehouse基于统一的存储层，支持数据湖的弹性伸缩和湖仓一体架构。...结论 Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是数据湖技术发展的关键方向。

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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...02：为什么说湖仓一体是未来？ 回归开篇的核心问题：湖仓一体凭什么能代表未来？ 关于这个问题，我们其实可以换一个问法，即在数据智能时代，湖仓一体会不会成为企业构建大数据栈的必选项？...滴普方面认为，“在数据分析领域，湖仓一体是未来。它可以更好地应对AI时代数据分析的需求，在存储形态、计算引擎、数据处理和分析、开放性以及面向AI的演进等方面，要领先于过去的分析型数据库。”

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    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的融合之旅

    在数字化转型的浪潮中，数据湖技术以其灵活性和可扩展性成为企业数据处理的核心。Serverless计算的便捷性、多引擎查询的高效性、以及湖仓一体架构的先进性，共同推动了大数据分析的革新。...计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力方面的表现。...湖仓一体： 腾讯云DLC实现了湖仓一体的架构，支持结构化和非结构化数据的统一存储与分析。 数据目录： 提供数据目录服务，帮助用户更好地组织和管理数据资产。...湖仓一体： 与AWS S3和Redshift等紧密集成，实现湖仓一体架构。 数据目录： AWS Glue Catalog作为数据目录服务，帮助用户管理和查询元数据。...总结 Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是当前数据湖技术的核心竞争点。

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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？...在国内市场，湖仓一体服务商大致可以分为5类： 云厂商：云厂商以阿里云、腾讯云、百度云、华为云、火山引擎等； 数据库厂商：镜舟科技、达梦数据、人大金仓等； 大数据基础软件厂商：星环科技为典型代表； 数据仓库厂商...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。

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    数据湖分析技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的融合

    Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力，这些特性共同构成了现代数据湖分析的核心竞争力。...Databricks Lakehouse 功能亮点 湖仓一体: Databricks Lakehouse是湖仓一体架构的代表，实现数据湖和数据仓库的融合。...多引擎查询: 支持Spark SQL，提供统一的数据查询体验。 技术实现 Databricks Lakehouse以其创新的统一数据架构，实现了湖仓一体和多引擎查询的完美结合。...总结 Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是现代数据湖分析技术的核心。...腾讯云数据湖计算DLC在Serverless架构、多引擎查询和湖仓一体方面表现出色，提供了全面的大数据解决方案。

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    数据湖仓一体的好处

    分析引擎可以根据工作负载的要求按需扩展（或缩减）。最后，云计算为这些服务增加了低成本和高弹性。 这些优势为现代数据湖屋架构模式提供了基础。...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）。...CDP One 可以自动将分析引擎的可用性安排到您需要的时间。在幕后，该服务执行广泛的云基准测试，确保您始终获得最佳性价比。 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。...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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    数据湖计算的主流趋势：Serverless、多引擎查询与湖仓一体深度分析

    Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速等功能，成为衡量数据湖解决方案竞争力的重要指标。...多引擎查询（Spark/Presto/Flink） 多引擎查询能力是数据湖解决方案的关键特性之一。腾讯云数据湖计算DLC支持Spark、Presto等多种计算引擎，能够满足不同场景下的大数据处理需求。...湖仓一体 湖仓一体架构能够将数据湖和数据仓库的优势结合起来。Databricks Lakehouse是这一领域的先行者，提供了统一的数据平台，支持湖和仓的一体化管理。...腾讯云数据湖计算DLC也在积极推进湖仓一体的解决方案。 数据目录 数据目录是数据湖管理的重要组成部分。腾讯云数据湖计算DLC提供了数据目录服务，帮助用户更好地组织和管理数据。...腾讯云数据湖计算DLC通过其优化的数据处理引擎，提供了数据加速能力。AWS Athena也通过其高效的查询引擎，实现了数据加速。 结论 在数据湖计算领域，各个产品都有其独特的优势和特点。

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    数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）

    上篇文章已介绍了 Apache Doris 湖仓一体完整方案，本文将聚焦典型应用场景，进一步深入，帮助读者更好地理解和应用 Apache Doris 湖仓一体。...在上一篇文章中，全面介绍了湖仓一体演进历程以及 Apache Doris 湖仓一体解决方案，具体查阅：（上篇）从 0 到 1 构建湖仓体系， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读。...本文将进一步深入，聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景，分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。...湖仓分析加速场景在该场景中，以 Apache Doris 作为计算引擎，对湖仓中数据进行查询分析加速。01 缓存加速针对 Hive、Iceberg 等湖仓系统，用户可以配置本地磁盘缓存。...，Apache Doris 作为数据处理引擎，对湖仓数据进行加工处理。

    1.5K10

    7000字，详解仓湖一体架构！

    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。 02 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。...于是，湖仓一体诞生了。...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。...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。...其次，对于自建湖仓一体的企业，他们会遇到的挑战主要是湖仓一体的高复杂度，特别是湖仓之间如何协同的问题，这里面涉及到两套系统存储打通的问题、元数据一致性问题、湖和仓上不同引擎之间数据交叉引用的问题，以及带宽问题

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    湖仓一体架构下的数据湖计算引擎如何选择？哪些引擎能兼顾批处理与实时分析？

    摘要 在湖仓一体架构成为企业数据底座的趋势下，如何选择适配业务场景的数据湖计算引擎？...导语 随着企业数字化转型深化，数据规模呈指数级增长，传统数据湖与数据仓库的割裂架构已无法满足需求。湖仓一体架构通过统一存储、流批一体计算，成为破局关键。...正文 一、湖仓一体架构的核心需求：批处理与实时分析的平衡 湖仓一体架构需同时支持离线批处理（如历史数据分析）与实时分析（如实时监控、流式计算），这对计算引擎提出以下挑战： 性能要求：需兼容批处理的吞吐量与实时计算的低延迟...结语 在湖仓一体时代，数据湖计算引擎的选择需兼顾性能、成本与生态。腾讯云DLC凭借其全托管Serverless架构、智能优化能力及Data+AI一体化设计，成为企业构建湖仓底座的理想选择。...立即行动：访问https://cloud.tencent.com/product/dlc，领取新客专属福利，开启湖仓一体转型之旅！

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    快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris，实现湖仓分离向湖仓一体架构升级

    ，快手 OLAP 系统整体技术架构由离线数据湖和实时数仓这两部分组成，离线数据湖核心引擎为 Hive/Hudi，实时数仓核心引擎为 ClickHouse。...，逐步形成了湖仓一体解决方案：极致分析性能、助力湖仓查询加速 ： 借助强大的分布式 SQL 查询引擎，Apache Doris 对 Parquet、ORC 等开发格式进行了深度适配。...统一数据湖的构建和计算引擎 ： Apache Doris 支持主流湖仓的数据写入能力，用户可以基于 Doris 进行统一的数据写入、处理及分析，形成湖仓一体架构下的链路闭环。...基于 Apache Doris 的湖仓一体架构快手基于 Apache Doris 升级为湖仓一体分析平台，新架构如图所示：从下至上，主要分为以下几个层级：数据加工层：数据源数据同步到数据湖仓（Hive/...结束语引入 Apache Doris，使快手成功从湖仓分离架构升级到湖仓一体架构。

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    湖仓一体 - Apache Arrow的那些事

    湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。...，提供数据类型表示，这一层非常稳定，新版本完全兼容之前版本；Compute层，提供计算算子，相对稳定，但有bug，使用一些比较高级指令集如AVX512时，会有一些内存对齐问题；Acero层，是最新执行引擎...重点关注两方面的功能：Gandiva表达式JIT；Acero流式执行引擎：基于push的引擎 1、Gandiva 传统数据库执行器基于火山模型，一次仅处理一条数据，存在大量虚函数调用，会造成非确定性跳转指令...所以我们的整个执行引擎在经过了很多次迭代之后完全切到了一个新式的、对流式计算有一个更好的支持的引擎，这个引擎也是基于 Arrow compute 构建的。...2、Acero执行引擎 Push-based向量化执行引擎，是一个C++库。

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    一文辨析：数据仓库、数据湖、湖仓一体

    四、湖仓一体是什么湖仓一体（Lakehouse）是在开放存储格式（Delta Lake/Iceberg/Hudi）基础上，融合数据仓库管理能力与数据湖灵活性的新架构。这一技术实现了以下三重突破：1....五、湖仓一体的优势湖仓一体架构的出现，是大数据架构演进的必然结果。它不仅解决了数据仓库和数据湖的局限性，还带来了以下多重优势：1....六、如何向湖仓一体进行迁移对于企业来说，向湖仓一体架构迁移是一个逐步推进的过程。以下是一些实践建议：1. 存储层统一将历史数仓数据卸载到对象存储，转换为Delta/Iceberg格式。...计算引擎升级采用支持湖仓的引擎，如Spark 3.x + Photon, Trino。这些引擎能够更好地与湖仓一体架构协同工作，发挥其性能优势，满足不同类型的数据处理需求。4....但并不是所有的企业都要湖仓一体，因为每个企业都有自己的数据特性，数据量、使用方法等方面都存在差异。湖仓一体不是终极答案，而是当前技术条件下，实现成本、效率、灵活性三角平衡的一种解法。

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