一、什么是数据湖维基百科上定义，数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频）。二、数据湖之Delta Lake官网：https://delta.io
数据仓库将是中国未来几年IT行业的明星，其发展将是无法估量的，本文将从DB、ETL、前端展现工具方面对数据仓库的流行产品进行一些简单的探讨，以供大家参考。
数据库（DB
）
后台数据库目前比较流行的包括TeraData（NCR）、IQ(Sybase)、ORACLE、DB2等，而就本人的理解，ORACLE和DB2在OLTP中占有绝对的优势，但在注重海里数据高效查询的OL
作者 | Conrad Sturdy译者 | 李梦策划 | 刘燕任何数据都需要保护、存储和管理，以便更好地应用。本文对比了数据仓库和数据湖这两个大数据存储和处理中的不同概念，分别从定义、特点和应用方面比较了它们之间的差异，方便你在业务中作出正确的选择。目前，数据仍然是技术创新的关键之一，任何数据都需要保护、存储和管理以便更好地应用。毋庸置疑，有效和合理的数据利用确实可以为各类企业带来不一样的收益。
转载
2023-09-13 14:55:51
137阅读
一、简介Hudi是Uber公司开源的数据湖架构，它是围绕数据库内核构建的流式数据湖。 Hudi设计文件存储和管理，数据模型有2种：COW和MOR 基本使用：hudi底层的数据可以存储到hdfshudi的数据文件是parquet列式存储hudi可以使用spark/flink 来消费 kafka消息队列的数据hudi先将数据处理为 hudi 格式的 row tables （原始表），然后原始表被 In
转载
2023-08-13 20:26:17
149阅读
目录0. 相关文章链接1. 总述2. 时间轴Timeline3. 文件管理4. 索引Index5. Hudi数据存储管理1. 总述 Hudi 提供了Hudi 表的概念，这些表支持CRUD操作，可以利用现有的大数据集群比如HDFS做数据文件存储，然后使用SparkSQL或Hive等分析引擎进行数据分析查询。
前言数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。从数据仓库看数据湖引用一下AWS数据仓库和数据湖官方对比。数据仓库是一个优化后的数据库，用于分析来自
是时候将数据分析迁移到云端了——您
原创
2022-08-10 08:59:24
124阅读
一、目标 前面一篇博文中已经详细讲解过数据湖Hudi相关的一些基本概念，想学习下的，可以去看下。 在本地构建可以跑Flink-Hudi、Spark-Hudi等demo的环境，本地环境是arm64架构的M1芯片，所以比较特殊，如果采用Hudi官网的doc
数据湖数据仓库数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库的特点是本身不生产数据，也不最终消费数据。每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次。但是最基础的分层思想，理论上分为三个层：操作型数据层（ODS）、数据仓库层(D
转载
2023-08-25 22:05:12
0阅读
误解一：数据仓库和数据湖二者在架构上只能二选一很多人认为数据仓库和数据湖在架构上只能二选一，其实这种理解是错误的。数据湖和数据仓库并不是对立关系，相反它们的并存可以互补给企业架构带来更多的好处： 数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑， 而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为。 所以在一些场景上二者的并存是可以给企业带来更多效益的。误解二：相对于数据湖，
转载
2023-08-21 12:44:02
110阅读
简介数据湖这个概念和数据仓库这两个概念一直搞不清楚，之前感觉区别就是数据湖是数据仓库的父集。数据湖是个伪命题，平时生活中也用不到，然后今天听了我的一个师哥的讲解，然后简单总结下。常见的问题1 数据湖和数据仓库的区别？相似点：都可以处理海量数据，都是为了得到有价值的数据。 不同点：架构上，数仓基本要求符合DDL定义的结构，数据湖则 湖纳百川。 数据上，数仓为结构化数据设计，数据湖，湖纳百川。 模块上
三、Apache Hudi核心概念3.1 基本概念Hudi 提供了Hudi 表的概念， 这些表支持CRUD操作， 可以利用现有的大数据集群比如HDFS做数据文件存储， 然后使用SparkSQL或Hive等分析引擎进行数据分析查询。Hudi表的三个主要组件：有序的时间轴元数据， 类似于数据库事务日志。分层布局的数据文件： 实际写入表中的数据；索引（ 多种实现方式）： 映射包含指定记录的数据集。3.1
一、数据湖概述1、概念 数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。  
转载
2023-09-19 06:19:23
91阅读
早期的数据库系统的设计目标是事务处理。数据库系统是为记录更新和事务处理而设计，数据的访问的特点是基于主键，大量原子，隔离的小事务，并发和可恢复是关键属性，最大事务吞吐量是关键指标，因此数据库的设计都反映了这些需求。
数据仓库的设计目标是决策支持。历史的，摘要的，聚合的数据比原始的记录重要的多。查询负载主要集中在即席查询和包含连接，聚合等操作的复杂查询。数据仓库（Data Warehouse）是一个
转载
2019-12-18 10:45:00
289阅读
2评论
(文章目录)
数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储和管理方式。下面分别详细介绍：
数据仓库
数据仓库是一个集中式的数据存储系统，用于集成、存储、管理和分析企业数据。它通常包括多个数据源，如操作性系统、终端设备和其他数据存储系统，并使用ETL（提取、转换和加载）工具将数据从不同的数据源中提取、转换成一致格式，最终加载到数据仓库中。数据仓库中的数据通常被组织成基于维度的数据模型，如星型模型或雪花模型，
原创
2023-07-12 22:59:04
174阅读
数据湖初识近两年，为什么都开始谈论起 Data Lake 这个”新名词”了？先说说我的想法，其实还是用户需求驱动数据服务，大家开始关注 Data Lake 的根本原因是用户需求发生了质变，过去的数据仓库模式以及相关组件没有办法满足日益进步的用户需求。数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始，企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。那么到
转载
2021-02-01 13:01:59
507阅读
2评论
# 数据湖与数据仓库：理解现代数据管理的核心概念
在现代数据驱动的世界里，企业需要有效地存储和管理大量的数据。数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）是两种常见的数据存储解决方案。尽管它们有各自的优缺点，但二者在数据管理过程中扮演着重要的角色。本文将探讨数据湖与数据仓库的定义、特点、使用场景，并且通过一些示例代码来说明它们的具体应用。
## 数据湖与数据仓库的定义
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...
原创
2022-08-10 08:58:33
91阅读
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。云环境提供了多种好处，例如可扩展性、可用性和可靠性。此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。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
原创
2023-06-03 01:28:31
77阅读
是时候将数据分
原创
2022-08-10 08:58:47
335阅读
