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湖仓一体引擎

湖仓一体引擎是一种基于云计算技术的一站式数据仓库解决方案，它将数据仓库和数据湖两种技术相结合，实现了数据的实时和离线分析，并且提供了低成本、高效率、易扩展等优势。

湖仓一体引擎的应用场景包括但不限于以下几个方面：

数据分析和报表：企业可以利用湖仓一体引擎对数据进行实时和离线分析，并且可以通过可视化工具生成报表，帮助企业更好地管理和分析数据。
数据治理：湖仓一体引擎可以帮助企业进行数据治理，包括数据质量、数据安全、数据合规等方面，保证数据的准确性和可靠性。
数据科学和人工智能：湖仓一体引擎可以与机器学习和深度学习等技术相结合，实现数据的智能化处理和分析，为企业提供更加智能化的决策支持。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw
腾讯云数据湖：https://cloud.tencent.com/product/datalake
腾讯云数据分析：https://cloud.tencent.com/product/dataanalysis
腾讯云数据科学：https://cloud.tencent.com/product/datascience

湖仓一体引擎是一种非常有前途的技术，可以帮助企业更好地管理和分析数据，并且可以为企业提供更加智能化的决策支持。腾讯云的相关产品可以为企业提供更加稳定、安全、可靠的数据处理和分析服务，并且可以与腾讯云的其他产品相结合，构建更加智能化的应用场景。

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2022年中国湖仓一体平台市场研究报告｜爱分析报告

为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体？

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体

这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。

通用数据湖仓一体架构正当时

这篇博文中提出的建议并不新鲜。事实上许多组织已经投入了数年时间和昂贵的数据工程团队的工作，以慢慢构建这种架构的某个版本。我知道这一点，因为我以前在Uber和LinkedIn做过这样的工程师。我还与数百个组织合作，在开源社区中构建它并朝着类似的目标迈进。

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数据中台与湖仓一体能碰出怎样的火花？网易数帆实时数据湖Arctic的新探索

数据从离线到实时是当前一个很大的趋势，但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一，导致系统和研发重复投入，在这之上的数据模型、代码也不能统一；其次是缺少数据治理，实时数据通常没有纳入数据中台管理，没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题，网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍，Arctic 具备实时数据更新和导入的能力，能够无缝对接数据中台，将数据治理带入实时领域，同时支持批量查询和增量消费，可以做到流表和批表的一体。

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企业到底需要怎样的湖仓一体架构？| Q推荐

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数栈在湖仓一体上的探索与实践

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【活动回顾】腾讯大数据 x StarRocks｜构建新一代实时湖仓

2023 年 9 月 26 日，腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家，共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题，观看人数过万。

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数字化进入深水区，湖仓一体让企业具备立体化数据能力丨爱分析访谈

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万字详解大数据架构新概念

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数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

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湖仓一体电商项目（一）：项目背景和架构介绍

湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台，本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建，湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化，项目所用到的技术组件都从基础搭建开始，目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通，实现企业级项目离线与实时数据指标分析。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题，分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析，后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。

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实时数仓：实时数仓3.0的演进之路

传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类，一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级；另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求，一般分钟级别，比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。

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现在是采用湖仓一体的好时机吗？

近日，大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资，经过这一轮 16 亿美元融资，其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示，这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse（湖仓一体）赛道的布局。

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农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践

在数字化转型驱动下，实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式，难于满足“T+0”等高时效场景需求；依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式，无法沉淀实时数据资产，存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。

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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

机器之心发布机器之心编辑部国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本，让数据智能触手可及。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 是数元灵科技研发的，国产唯一的开源数据湖存储框架，并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求，深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现

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湖仓一体2.0：数据分析的终局之选

下图是一张非常经典的数据分析技术演进图，从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点，并预测下未来发展方向。

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实时湖仓一体在腾讯的实践落地丨DAMS峰会

2023 DAMS中国数据智能管理峰会-上海站将于3月31日盛大举办，峰会设置了大数据、数据治理&数据资产管理、信创数据库、信创运维、金融&运营商等五大主题专场，与大家一起探索大数据与云原生强强联合的方式，挖掘由此激发的软件发展和技术进步。其中，腾讯实时湖仓团队负责人邵赛赛老师将分享《实时湖仓一体在腾讯的实践落地》，内容概要提前剧透：实时湖仓一体在腾讯的实践落地议题要点及收获：湖仓一体技术可以为业务带来原先Hadoop数仓所无法提供的能力，包括流批一体架构、行级更新、schema evolutio

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LakeHouse 还是 Warehouse？(1/2)

Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”，这是一个由社区驱动的活动，包括数据科学、数据工程、分析、机器学习（ML）、人工智能（AI）等。

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7000字，详解仓湖一体架构！

沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

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树标准、搭架构，偶数科技的“湖仓一体”特别在哪？

一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。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，如今湖仓一体受到前所未有的关注。

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BDCC- 数据湖体系

数据湖是一种存储系统，底层包括不同的文件格式及湖表格式，可存储大量非结构化和半结构化的原始数据。

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安全云数据湖仓一体的 10 个关键

在云中启用数据和分析可以让您拥有无限的规模和无限的可能性，以更快地获得洞察力并利用数据做出更好的决策。数据湖仓一体越来越受欢迎，因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台，并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。与云数据湖和云数据仓库相比，云数据湖提供了显着的可扩展性、敏捷性和成本优势。

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李呈祥：bilibili在湖仓一体查询加速上的实践与探索

导读：本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下，探索查询加速以及索引增强的一些实践。主要内容包括：

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Apache Hudi 背后商业公司 Onehouse 宣布3500万美元 B 轮融资

加利福尼亚州桑尼维尔，2024 年 6 月 26 日 - 通用数据湖仓一体公司 Onehouse 今天宣布已获得由 Craft Ventures 领投的 3500 万美元 B 轮融资。现有投资者 Addition 和 Greylock Partners 参与了新一轮融资，迄今为止的总融资额达到 6800 万美元。

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字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

目前主流的数仓架构—— Lambda 架构，能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据，做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据，达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中，为满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。

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金融信创湖仓一体数据平台架构实践

大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。

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多模型数据库 | 星环科技多模数据库ArgoDB“一库多用“，构建高性能湖仓集一体平台

随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。

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Flink Forward Asia 2021 实时数据湖合集

Building The Real-time Datalake at ByteDance （00:00:00-00:22:47）

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直播预约中！9.26腾讯大数据XStarRocks技术专题探讨

随着数据爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战，结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体（Lakehouse）架构崭露头角，成为大数据领域势不可挡的趋势。

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使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

为了应对这些挑战，像 Streamlit[1] 这样的低代码工具作为 Python 生态系统的包装器，允许将 API、模型和业务逻辑变为现实。Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。

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别说你懂湖仓一体

数据库行业正走向分水岭。过去几年，全球数据库行业发展迅猛。2020年，Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS，把云数据库作为唯一的评价方向；2021年，Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化： 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限； 2、放开了魔力象限的收入门槛限制，SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单。某种程度上，这种变化的背后，暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时

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滴普科技冯森：FastData DLink实时湖仓引擎架构设计与落地实践

本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。

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4000字读懂实时数仓的过去现在和未来(建议收藏)

1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。

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镜舟科技客户成功团队负责人孟庆欢：湖仓一体将成为数据架构的新范式

随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中，业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业，尤其是数据驱动型企业来说，需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据，这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性，并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力，因此，数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。

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现在的湖仓一体像是个伪命题

从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留，将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很多垃圾数据，原样保留就意味着垃圾数据都要存进数据湖？没错，数据湖就是这样一个数据垃圾场，不管什么样的数据一股

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湖仓一体，技术“缝合怪”？

在当今数据驱动的商业世界中，高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖，作为数据存储和处理的两种主流技术，分别扮演着独特而重要的角色。

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实时数仓架构的演进与对比

1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。

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直播预约中！9.26腾讯大数据XStarRocks技术专题探讨

随着数据爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战，结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体（Lakehouse）架构崭露头角，成为大数据领域势不可挡的趋势。

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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？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。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？ 1.1 数据仓库早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。

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最新大厂数据湖面试题，知识点总结（上万字建议收藏）

本文目录：一、什么是数据湖二、数据湖的发展三、数据湖有哪些优势四、数据湖应该具备哪些能力五、数据湖的实现遇到了哪些问题六、数据湖与数据仓库的区别七、为什么要做数据湖？区别在于？八、数据湖挑战九、湖仓一体十、目前有哪些开源数据湖组件十一、三大数据湖组件对比

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数据湖（七）：Iceberg概念及回顾什么是数据湖

数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。

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实时数仓一般性总结

一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。

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重磅！基于Apache Hudi的商业公司Onehouse成立

Apache Hudi[1]（简称“Hudi”）于 2016 年在 Uber 创建，旨在将数据仓库功能引入数据湖以获取准实时的数据，开创了事务数据湖架构，现已在所有垂直行业中进入主流。在过去的 5 年里，围绕该项目已发展出一个丰富多彩的社区[2]，并迅速创新。Hudi 为数据湖带来了类似数据仓库及数据库的功能，并使诸如分钟级数据新鲜度、优化存储、自我管理表等新事物直接在数据湖中成为可能。来自世界各地的许多公司都为 Hudi 做出了贡献，该项目在不到两年的时间内增长了 7 倍，每月下载量接近 100 万次。我很荣幸目睹了亚马逊[3]、字节跳动、Disney+ Hotstar[4]、GE Aviation[5]、Robinhood[6]、沃尔玛[7]等更多企业采用并构建基于 Apache Hudi 的 EB (Exabyte) 级数据湖，来支持其关键商业应用。紧跟潮流，我很高兴能在这里分享过去几个月我们利用 Hudi 正在构建的公司和产品 - Onehouse。为了启动我们的征程，我们获得了 Greylock Ventures 和 Addition 的 8 百万美元的种子轮投资——这些投资公司在培育企业数据初创公司方面拥有出色的业绩记录和丰富的经验。以下是我们的旅程故事和对未来的愿景。

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数据湖仓一体的好处

在最近的一篇博客中，Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变，以及使用开放数据湖仓的好处，尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。如果你错过了，你可以在这里阅读。

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字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

目前主流的数仓架构—— Lambda 架构，能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据，做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据，达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中，为满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。

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【天穹OS】虚拟表：支持极速查询的下一代湖仓一体新范式

湖仓一体（Lakehouse）是近年来比较火的大数据概念，它将数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的优势结合起来，为企业提供了更强大、更灵活的数据管理解决方案。Gartner 技术曲线的描绘中，Lakehouse是一项非常重要技术，预计还有2～5年进入平台期，国内是5～10年。

数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较

随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。

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