新时代下，通过数字化手段实现精细化运营，释放数据价值，助力企业降本增效，筑牢核心竞争力已是大势所趋。众所周知，企业的数据量随着业务不断增加，结构化、非结构化、半结构化数据类型复杂多变，为此实时入湖、实时分析，大大降低数据处理成本的湖仓一体架构平台，成为企业的首选。在上一期DEEPNOVA 技术荟系列公开课中《湖仓一体平台关键技术与实践》（点击此链接可查看详情）讲到了湖仓一体和现代技术栈，从现代数据
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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近日EMC发布了数据湖2.0策略，新一代Isilon横向扩展NAS数据湖产品横跨边缘、核心和云实现数据高弹性流动；并将在2016年初推出对应的Isilon软件产品：Isilon SD Edge、下一代Isilon操作系统Isilon OneFS.Next和Isilon CloudPools全面进入“数据湖2.0”时代。在上期我们讨论过，使用Isilon构建的横向扩展数据湖可以满足业务数
文章目录1. 什么是数据湖2. iceberg的特性2.1 优化数据入库的流程2.2 支持更多的分析引擎2.3 统一数据存储和灵活的文件组织2.4 增量读取处理能力3. 数据湖技术催生的新架构3.1 原有方案3.2 新方案4. 新架构应用场景 1. 什么是数据湖准确来讲就是数据入湖中间件技术，它并不是一个存储或者计算引擎，它的存在就是更好的将存储和计算解耦，构建与存储格式之上的数据组织方式，并提
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2023-12-31 08:12:54
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# MongoDB数据入湖
## 什么是数据入湖？
数据入湖指的是将不同来源、不同格式的数据集中存储到一个统一的数据湖中。数据湖是一个集中式的数据存储系统，可以容纳结构化、半结构化和非结构化的数据。在数据湖中，数据可以保留其原始格式，不需要经过转换或预处理，以便后续进行分析、挖掘和可视化。
## MongoDB是什么？
MongoDB是一个开源的文档数据库，它以灵活的文档模型存储数据，支持动态
原创
2024-01-22 08:39:35
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# Java 数据入湖接口设计指南
在现代数据工程中，数据入湖（Data Ingestion）是将数据从各种来源导入数据湖的重要步骤。本文将详细介绍如何设计一个简单的Java数据入湖接口，并通过示例代码帮助您理解实现过程。
## 流程概述
首先，我们来了解实现数据入湖接口的主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-09 09:02:23
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1、数据湖是什么？能干什么？为啥是数据湖？ 数据湖发展至今，已经成为一个当下大数据行业比较火爆的话题，并且很多大公司介入开始使用和研究，下面这篇博文带你深入了解相关的概念，有助2、从0到1本地搭建数据湖环境 本地
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2024-08-21 09:15:18
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今天跟大家分享的大数据产品叫Apache Hudi，Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写，它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。下面首先放一张Hudi在Hadoop体系架构中的位置图：1. 什么是数据湖？首先介绍一下什么是数据湖，提到数据湖，不得不说一下数据仓库。关系型数据库大行其道的年代，随着各个业务系统增多，在应对一些分析场景时，慢慢
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2023-08-11 11:18:22
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系列专题：数据湖系列文章1. 背景 国内的大型互联网公司，每天都会生成几十、几百TB，甚至几PB的原始数据。这些公司通常采用开源的大数据组件来搭建大数据平台。大数据平台经历过“以Hadoop为代表的离线数据平台”、“Lambda架构平台”、“Kappa架构平台”三个阶段。 
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2023-08-16 22:23:02
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1. 背景 国内的大型互联网公司，每天都会生成几十、几百TB，甚至几PB的原始数据。这些公司通常采用开源的大数据组件来搭建大数据平台。大数据平台经历过“以Hadoop为代表的离线数据平台”、“Lambda架构平台”、“Kappa架构平台”三个阶段。 可以把数据湖认为是最新一代大数据技术平台
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2023-09-27 13:12:59
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作者简介彭志伟，花名空净，阿里巴巴技术专家。背景数据湖作为一个集中化的数据存储仓库，支持的数据类型具有多样性，包括结构化、半结构化以及非结构化的数据，数据来源上包含数据库数据、binglog 增量数据、日志数据以及已有数仓上的存量数据等.数据湖能够将这些不同来源、不同格式的数据集中存储管理在高性价比的存储如 OSS 等对象存储中，并对外提供统一的数据分析方式，有效解决了企业中面临的数据孤
略微了解Spark源代码的人应该都知道SparkContext，作为整个Project的程序入口，其重要性不言而喻，很多大牛也在源代码分析的文章中对其做了非常多相关的深入分析和解读。这里，结合自己前段时间的阅读体会，与大家共同讨论学习一下Spark的入口对象—天堂之门—SparkContex。SparkContex位于项目的源代码路径\spark-master\core\src\main\scal
数据湖概述数据湖这一概念，最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”"数据湖"的
最近几年数据湖热度很高，当搞大数据的同学聚在一起时候，经常会谈到这方面的话题，可能有的同学说“我们在做 Hudi 数据湖，你们用 Delta 还是 Iceberg？”，也会有同学说“我在阿里云上搞了一个OSS数据湖”、“什么，你们数据湖用 HDFS？”、“我们在阿里云上搞 JindoFS，优化数据湖”、“最近搞了个湖仓一体”等等的讨论。数据湖的相关讨论可以说是千人千面，每一个技术同学面对数据湖的时
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2024-01-24 22:05:27
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数据湖是非结构化和结构化数据池，按原样存储，没有特定的目的，可以建立在多种技术上，如Hadoop，NoSQL，Amazon Si
原创
2024-01-08 15:50:13
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系列专题：数据湖系列文章 随着互联网的加速发展和移动互联网的快速兴起，数据采集更方便、数据种类更丰富，行为轨迹、语音视频等非结构化数据爆发式增长，数据规模进一步扩大。在新形势下，传统的数据库、数据仓库等处理技术无法适应快速响应、实时分析的数据需求，难以处理日志、语音等非结构化数据，企业迫切需要一个新型大数据解决方案——“
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2023-09-21 07:43:21
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自2010年国际上首次提出“数据湖”概念以来，数据湖就被视为大数据的终极挑战。所谓数据湖，即把所有的数据以原始格式存储在一个统一的地方，以供后续使用。数据湖的出现，是为了应对城市和企业无法及时处理各种海量数据而先行将数据存储起来，后续使用的时候随需取用。“数据湖”被视为打破城市和企业的数据孤岛的重要基础设施，而且由于“数据湖”中存储了全量全域数据而更能为人工智能所用，从而创造更大的价值，例如用人工
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2024-02-05 11:45:38
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在当今数据驱动的时代，企业对数据的实施性能力提出了前所未有的高要求。为了应对这一挑战，构建高效、灵活且可扩展入探讨袋鼠云数栈如何通过三大核...
原创
2024-07-01 11:20:11
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目录前言数据湖-单向数据湖的问题数据湖的实现流程数据湖中的数据类型数据池数据池的通用结构模拟信号数据池应用程序数据池文本数据池数据池之间的对比数据湖常用的方式-搜索与分析数据池中的业务价值数据湖的一些规范数据湖中的技术或工具归档数据池数据湖和数据仓库前言在大数据时代，大数据项目成了各大公司迫在眉睫的实现案例，于是各大公司各显神通，出现了很多数据平台和架构的设计方案。但是，很多大数据项目的落地过程并
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2023-08-04 20:59:19
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自2011年“数据湖”概念被提出，业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”——这是对数据湖比较清晰且完整的定义。然而，从定义上看不出数据湖对企业的重要性，本文从数据湖架构的发展，数据平台对企业的重要性，华为数据湖方案等角度阐明数据湖的对企业的价值。一、 &
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2024-02-04 21:02:13
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