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大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。...框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。...文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构： 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。
值此辞旧迎新之际，腾讯云数据库向一直以来给予我们巨大信任和支持合作伙伴送上最诚挚的新年祝福！...2018年是腾讯云数据库发展不平凡的一年，这一年的进化凝聚着所有合作伙伴的大力支持； 展望未来重任在肩，腾讯云数据库将努力创新，为所有合作伙伴提供更值得托付的云服务！...在此，腾讯云数据库团队恭祝您： 猪年大吉，诸事顺利，身体健康，万事如意！ 点击视频一睹腾讯云数据库幕后“英雄”的风采 ▼ ? 你一定还想看 《磊哥测评：自建数据库VS云数据库，到底怎么选？》...《腾讯云自研数据库CynosDB存储架构揭秘》 《腾讯云新一代数据库发布 企业“上云”成本大幅降低》 《迪B课堂：如何正确的选择云数据库》 《磊哥测评：腾讯云数据库 VS 阿里云数据库》 《听云轻松处理日均千亿级数据请求量背后的秘密...腾讯云数据库2018全年盘点》 ? TencentDB 云上智能数据管理专家 ↓↓点此1元包月MySQL
其中腾讯云，已经构建了完善的数据湖技术与产品矩阵，围绕数据湖存储、数据湖分析、数据湖 AI，数据湖算力调度覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案，帮助企业高效构建云端数据湖架构。...5月13日下午，腾讯云将在北京举办“云原生智能数据湖”媒体发布会。 1565881658.jpg 会上，腾讯云将首次对外展示完整数据湖产品矩阵以及发布数据湖系列新品，助力企业数据资源的高效共享。...目前，腾讯云数据湖体系已服务众多内外部客户，算力弹性资源池达 500万核，存储数据超过100PB，日采集数据量超500TB，每日分析任务数达1500万，每日实时计算次数超过万亿，能支持上亿维度的数据训练...腾讯新闻拥有千亿级的文章数量，每篇文章各环节数据维度达到几百个，多维度的数据主题导致各个业务环节的数据量线性膨胀，这给数据分析带了极大的挑战。...基于腾讯云原生数据湖技术架构，在数据采集、数据存储、数据分析的全数据链条上提供了高可靠高可用的弹性数据能力。
数据湖概念一、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...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。这是两种截然不同的数据处理方法。...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
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9 月 20 日，腾讯安全发布全新一代云原生安全数据湖，专注海量日志数据分析，助力企业构建一体化云原生数据湖平台，迈向主动安全。...两年前，腾讯安全在服务客户过程中发现，客户普遍反应遇到日志存储成本攀升、查询效率低下的问题，因此腾讯安全大数据实验室基于多年的大数据分析处理能力，前后花费两年时间自主研发了一款面向云原生的安全数据湖产品...腾讯云原生安全数据湖是基于云原生的自研数据分析平台，利用日志数据无需修改、大量字段重复、有时间戳等特性进行了几大创新： 架构领先：MPP 架构，采用 Rust 语言开发，针对日志及安全场景进行专项优化...此外，腾讯云原生安全数据湖支持泛安全数据接入、加工、存储、分析、告警、可视化等服务，还具备“插件化”应用开发能力，企业用户可根据需求定制上层应用，并通过平台 +APP+ 合作伙伴构建完整的日志应用生态体系...目前，该数据湖已经集成在腾讯安全 SOC+ 产品下，为企业安全运营管理提供基座。未来，腾讯安全还会对外提供独立产品，助力企业构建云原生数据湖平台。
架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。...数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符，并对其进行标记，以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。 数据仓库 数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。
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评审团通过对技术深度、影响力、可持续性、市场应用等多维度筛选，腾讯云数据湖存储荣获2024年度 IT168 技术卓越奖。...IT168 点评：腾讯云数据湖存储采用了分布式集群架构，具备高性能、低延迟、大吞吐等特性，能够为上层计算应用提供统一的命名空间和访问协议，方便用户在不同的存储系统管理和流转数据。...技术卓越奖：腾讯云数据湖存储 腾讯云数据湖存储技术通过在对象存储 COS 上搭建一个分布式高性能文件系统——数据湖加速器 GooseFS，实现了存储计算分离架构下，对象存储 COS 的加速访问。...相比原生对象存储吞吐量提升8~10倍，同时降低90%的存储带宽消耗，满足了数据湖场景中对海量数据高性能、低延迟、大吞吐的要求。...腾讯云数据湖存储能够加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能，适用于基因计算、自动加速等业务场景。
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