文章目录一、什么是数据湖？1.1、数据湖概述1.2、为什么需要数据湖？1.3、数据湖架构1.3.1、来源1.3.1.1、同质来源1.3.1.2、异构来源1.3.1.3、数据湖架构主要使用以下来源：1.3.2、数据处理层1.3.3、目标1.3.3.1、DW/EDW1.3.3.2、分析仪表板1.3.3.3、数据可视化工具1.3.3.4、机器学习项目1.4、数据湖的优点与风险1.4.1、优点1.4.2
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2024-10-12 07:08:29
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这是大数据技术扫盲系列的第二篇【数据湖概念辨析以及常见技术通览】全文3000字，阅读需要10分钟一、数据湖概念的起源数据湖的概念被首次提出是在2010年的Hadoop World大会上，时任Pentaho创始人兼CTO的James Dixon，刚刚发布了Pentaho（一个BI分析组件）集成Hadoop的第一个版本。在当时来看，hadoop还未被大规模应用，数据集市更多的基于传统数据库构建、且与应
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2023-11-27 10:27:53
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|0x00 什么是数据湖数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，可以简单理解为一个集中存储数据的数据库，不论是结构化数据or非结构化数据，海量数据or少量数据，都能够支持存储和计算。就像在湖中有多个支流进入一样，结构化数据、非结构化数据、日志数据、实时数据，都流入了同一种数据存储结构之中，并进行不同类型的分析处理，以指导做出更好的决策。数据湖通常采用Hadoop作为数据的承载对象，随着企业规模的扩大
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2024-01-02 15:01:28
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Flink将数据写入到 hudi准备阶段启动hadoop集群（单机模式）./sbin/start-all.shhdfs离开安全模式hdfs dfsadmin -safemode leave启动hive后台启动元数据./hive --service metastore &启动hiveserver2./hiveserver2 &执行sql语句之前先设置本地模式，要不然很慢set hiv
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2024-05-16 07:02:26
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# Hive与数据湖的实现指南
在当今大数据时代，Hive和数据湖是数据处理和分析的重要概念。许多刚入行的开发者可能会感到困惑，不知道如何将Hive与数据湖结合起来。本文将为您提供一个全面的指导，旨在帮助您理解如何实现Hive与数据湖的集成。
## 一、工作流程
在实现Hive与数据湖的集成之前，我们首先需要明确整个流程。下面是该流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-09 09:52:56
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2024-01-27 19:36:36
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据Gartner称 ， 到2021年 ， 80％的成功CDO将创造价值或创造收入作为其第一优先事项。为了在组织的数据环境中创造最大价值，传统的决策支持系统架构已不再适用。 需要开发新的架构模式以利用数据的力量。 为了充分发挥使用大数据的价值，组织需要拥有灵活的数据架构，并能够从数据生态系统中获取最大价值。Data Lake概念已经出现了一段时间。 但是，我看到组织很难理解这个概念，因为
1. 什么是Hive Apache Hive 是可实现大规模分析的分布式容错数据仓库系统。该数据仓库集中存储信息，您可以轻松对此类信息进行分析，从而做出明智的数据驱动决策。Hive 让用户可以利用 SQL 读取、写入和管理 PB 级数据。 &nbs
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2023-09-20 04:44:22
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数据湖如何助力企业大数据中台架构的升级1.大数据平台架构数据处理的流程： 采集-->清洗-->存储 --> 计算-->分析-->应用HDFS架构 MapReduce的核心思想 Hive的架构 大数据平台整体架构 2.从数据库到数据仓库的演进过程离线数据仓库 实时
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2023-09-11 17:39:52
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文章目录前言： 共同点一、Databricks 和 Delta1.1、Delta的意图,解决的疼点1、没有 Delta 数据湖之前存在的问题 :二、Uber和Apache Hudi三、Netflix和Apache Iceberg四、痛点小结4.1、七大维度对比4.1.1、ACID和隔离级别支持4.1.2、Schema 变动支持和设计4.1.3、流批接口支持4.1.4、接口抽象程度和插件化4.1.
数据仓库是什么数据仓库数据湖数据来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的清洗过结构化数据来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的原始数据架构设计在数据仓库实施之前（写入型 Schema）。在存储数据之前定义架构。这需要您清理和规范化数据，这意味着架构的灵活性要低得多。准备使用数据时，就给它一个定义（读取型 Schema）。在存储数据后定义架构。这需要较少的初始工作并提供更
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2023-10-26 22:42:59
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第6章 Hudi核心概念介绍更为详细的使用文档请参考《尚硅谷大数据之Hudi》。6.1 基本概念6.1.1 时间轴（TimeLine）Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）执行的所有操作的时间轴（timeline），这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成：1）Instant action：在表上执行的操作类
# 实现durid是否支持hive数据湖
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何实现Durid是否支持Hive数据湖。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入Druid Hive扩展包 |
| 2 | 配置Druid连接Hive数据湖 |
| 3 | 查询Hive数据湖 |
接下来，我会解释每一个步骤，包括需要使用的代码和
原创
2024-02-28 05:47:16
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内容包括：腾讯数据湖介绍百亿级数据场景落地未来规划总结一、腾讯数据湖介绍从上图可以看出来，整个平台比较大，包括了数据接入、上层的分析、中间的管理 (如任务管理，分析管理和引擎管理)，再到最下层的 Table Format。二、百亿级数据落地场景落地1. 传统平台架构如上图所示，过去的传统平台架构无非是两种，一种是 Lambda 架构，一种是 Kappa 架构：Lambda 架构中，批和流是分开的，
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2023-11-21 22:16:08
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第1章 MapReduce概述1.1 MapReduce定义分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1）MapReduce易于编程 &nbs
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2024-09-29 10:52:08
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问题1：碎片化数据已经形成数据孤岛数据小组的工作范围主要涵盖财务，供应链，业务运营三类部门。财务要求精准的进出库数量，时间，金额。用于支持对账和结算。 供应链要求物料和库存的周转，有一定的供应链预测需求，主要用于物控。 业务要求看商品和客户维度的数据，用于发现异常和拓客。有爬虫需求。&nbs
Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。
原创
2022-05-31 07:08:16
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Azure Data Lake 刚刚全面上
原创
2022-08-10 08:59:44
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Hive与Iceberg整合Iceberg就是一种表格式，支持使用Hive对Iceberg进行读写操作，但是对Hive的版本有要求，如下：操作Hive 2.xHive 3.1.2CREATE EXTERNAL TABLE√√CREATE TABLE√√DROP TABLE√√SELECT√√INSERT INTO√√这里基于Hive3.1.2版本进行Hive操作Iceberg表讲解。一、开启Hiv
原创
2022-07-08 06:14:54
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文章目录什么是 Hudi ?Hudi 是如何对数据进行管理的？Hudi 表结构Hudi 核心概念 什么是 Hudi ?Hudi 是一个用于处理大数据湖的开源框架。大数据湖是指一个大规模的、中心化的数据存储库，其中包含各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，目的是为企业提供一个集中的数据存储库，从而更容易地进行数据分析和洞察。Hudi支持数据操作模式：Insert、Update
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2023-12-02 15:13:02
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