Google大数据技术栈1.数据存储层GFS[GGL03]:Google文件系统（Google File System)是一个分布式文件系统，具有良好的容错性、扩展性和可用性，尤其是容错性表现突出，这使得GFS可构建在大量普通廉价机器上，进而容易进行”scale out“（横向扩展），相比于传统的”scale up“（向上扩展）方案中采用的大型机或小型机等，大大降低了成本。BigTable[CDG
一个多层的大数据平台技术栈概览
目录技术栈全貌1. 采集层和传输层SqoopFlumeCanalLogstashKafkaRocketMQ2. 存储层HBaseAlluxio/Redis/IgniteTiDBHDFSCephKudu3. 计算层HiveKylinDruid 为监控而生的数据库连接池。SparkSQLImpalaSparkStormFlin
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2024-05-14 16:53:24
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前言本篇文章主要介绍数据湖建设的一些方法论一、数据湖逻辑架构数据湖的建设通常有如下特点：逻辑统一：数据湖不是一个单一的物理存储，而是根据数据类型、业务区域等由多个不同的物理存储构成，并通过统一的元数据语义层进行定义、拉通、和管理类型多样：数据湖存放着不同类型的数据，包含业务交易、企业办公过程中产生的结构化以及非结构化数据原始数据：对原始数据的汇聚，不进行人任何的转换、清洗、加工等处理；保留数据最原
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2023-10-09 21:21:13
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# 如何实现 Hudi 数据湖技术栈架构图
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于高吞吐量数据存储和处理的开源项目。Hudi 数据湖技术栈架构图能够帮助开发者理解 Hudi 的核心组件和工作流程。本文将为初学者详细讲解如何创建一个 Hudi 数据湖架构图，分解成步骤，并提供所需的代码示例及解释。
## 步骤流程
为了清晰、简练的展
原创
2024-08-22 08:33:29
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本文来自朋友圈数据库架构一般从简单到复杂的过程1、一主一从由一台主库和一台从库组成，从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库随着压力的增加，加上了memcached2、一主多从通过添加多个从库来分流查询压力3、随着数据量的增加，读写压力都迅速增加，进行数据库拆分，将数据存放到不同的数据库服务器中数据库拆分一般可以按两个纬度来拆分数据:（1）垂直拆分按功能模块拆分，多个数据库之间的
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2024-06-17 17:33:27
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DeltaLake是一个开源的存储层，它为大数据的读写带来了ACID的能力，通过快照隔离机制为HDFS提供了读写一致性的保证，同时DeltaLake提供内部版本的跟踪更能，使得用户可以轻松进行快照、版本回滚。 数据湖是近些年提出的新的数据架构，将大量的数据存储到数据湖中，数据湖可以认为是一个可以无限扩展的存储和计算架构。然而在数据湖实践落地的过程中也存在以下问题数据质量问题，数据进入数据湖由于没有
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2023-07-07 15:28:50
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HUDI数据湖，俩个核心两点：1、采用读时模式设计，支持动态schema，动态表结构变更。（对比写时模式）2、标准化统一和解决了大规模的数据存储问题。3、高容错的任务调度管理策略，不用担心job失败重跑，也不用担心job重跑的效率问题。 下面一步步分析，离线数据仓库痛点有哪些？和思路1、job任务出问题，从出错的job重跑2、写时模式，表字段并更怎么办？3、多个存储如何打通？kafka不
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2024-05-30 11:09:42
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[摘要]数据湖是一个集中式存储库，允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据，具有改造和分析数据处理能力。来自不同来源的详细原始的数据被加载到一个综合信息库，可以看到提供给用户分析的任何数据。主要思想是对企业中的所有数据进行统一存储，从原始数据转换为用于报告、可视化、分析和机器学习等各种任务的转换数据。数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。数据仓库技术需要事先
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2023-08-09 23:02:23
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大数据技术学习进阶路线随着大数据技术的不断发展，大数据的技术体系已经趋于成熟，由于大数据技术体系比较庞大，所以在学习大数据的时候首先应该根据自身的知识结构，找到一个适合的切入点。本节将介绍大数据技术学习需要经过的几个阶段，帮助想转大数据开发的同学，对大数据技术有个整体的把握。第一阶段Java语言基础：由于大数据开发，大多是基于Java语言进行的，所以Java语言开发是必需要掌握的。掌握技能如下图所
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2023-09-26 19:19:27
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有新的列式存...
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2023-05-11 11:51:14
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ETL职位现状和未来发展。
原创
2022-12-07 00:28:46
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本文是字节跳动数据平台开发套件团队在 Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲，着重分享了字节跳动数据湖技术上的选型思考和探索实践。
本文是字节跳动数据平台开发套件团队在 Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲，着重分享了字节跳动数据湖技术上的选型思考和探索
# 大数据湖仓一体技术架构实现指南
在当前的数据驱动时代，大数据湖仓一体技术架构是一个重要的概念，它结合了数据湖和数据仓库的优势。在这篇文章中，我们将逐步介绍如何实现这个架构，并为初学者提供一份详尽的指导。
## 流程概览
以下是实现大数据湖仓一体技术架构的主要步骤：
| 步骤 | 说明
一、数据湖的概念数据湖是一个集中式存储库，允许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。是构建在低成本分布式存储之上，提供更好事物和性能支持的统一数据存储系统。典型分层如下图所示：最底层为存储层：一般依赖HDFS或者公有云存储（比如S3）保存数据；数
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2023-10-20 10:56:48
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一、什么是数据湖数据仓库 这个概念并不陌生。 到了20世纪80年代以后，基于关系型数据库的事务处理成为了企业IT应用的主流。在这个阶段，企业的IT应用主要还是着重于业务职能的自动化及信息的存储、汇总、统计、查询等方面，而分析能力是比较薄弱的，因此这样的信息处理模式称之为事务处理。进而，在网络应用
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2023-10-24 23:34:53
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# 数据湖总体技术架构
## 引言
随着大数据时代的到来，数据收集和存储的方式也在不断演进。传统的关系型数据库逐渐无法满足海量数据存储的需求，这就是数据湖（Data Lake）应运而生的背景。数据湖是一种存储系统，能够以原始格式存储各种类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化数据。本文将深入探讨数据湖的总体技术架构，并通过代码示例帮助您理解其核心组件的工作原理。
## 数据湖的架构组成
数
背景随着数据量的爆发式增长，数字化转型成为整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求，于是业界也不断的产生新的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能快速对接多种不同的计算
１.前言 随着国务院印发十四五规划关于数字经济规划和数字信息化建设的推进（如下图1所示）。大量的数字化的产品将产生海量的数据，因此近些年大数据技术越来越被大家重视起来。图1 国务院十四五数字经济规划
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2024-05-06 16:46:22
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Kettlehttp://www.kettle.net.cn/
Flumehttp://flume.apache.org/
dataXhttps://github.com/alibaba/DataX https://www.oschina.net/p/datax?hmsr=aladdin1e1
埋点
hivehttps://hive.apache.org
原创
2021-09-22 10:47:29
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Kettle
Flumehttp://flume.apache.org/
dataX
埋点
hive
安装tengine#下载链接http://tengine.taobao.org/download.html#所需依赖yum install gcc openssl-devel pcre-devel zlib-devel -y
./configure 需要先安装gcc：yum
原创
2022-01-18 14:39:35
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