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
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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在2021年初全年技术趋势展望中，数据湖与数据仓库的融合，成为大数据领域的趋势重点。直至年末，关于二者的讨论依然热烈，行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控；行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本，提高易用性。而此类争论，又反映了行业在大数据处理领域的核心诉求：如何通过数据湖、数据仓库的设计，有效满足现代化应用的数据架构要求。亚马逊云科技作为行业
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2024-08-27 11:16:22
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1、数据仓库数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。其主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析
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2023-10-29 19:06:31
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数仓架构演变 20世纪70年代，MIT(麻省理工)的研究员致力于研究一种优化的技术架构，该架构试图将业务处理系统和分析系统分开，即将业务处理和分析处理分为不同层次，针对各自的特点采取不同的架构设计原则，MIT的研究员认为这两种信息处理的方式具有显著差别，以至于必须采取完全不同的架构和设计方法。但受限于当时的信息处理能力，这个研究仅仅停留在理论层面。 &nbs
【本文系转载，非本人原创，仅供参考学习】数据湖平台简介数据湖平台是一套混合架构，以传统Oracle与华为FusionInsight HD&LibrA为主，依托统一融合的数据平台，全流程拉通公司产品的研发制造、供应储存、安装交付多环节数据，增强数据交互，使能数字孪生，自动化、智能化提升公司运作效率。该平台围绕数据分如下三大逻辑模块：系统架构如下：数据建设准则数据接入原则以应用驱动为主，优先建
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2024-05-20 09:04:41
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# 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
# 湖仓一体技术架构学习指南
湖仓一体技术架构是将数据湖和数据仓库相结合的一种现代数据架构。它旨在利用数据湖的灵活存储和数据仓库的高效分析能力。这篇文章将引导您了解实现湖仓一体技术架构的基本流程。
## 流程步骤概览
以下是实现湖仓一体技术架构的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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十年聚焦，力出一孔。巨杉成立10年以来，深耕自研分布式数据库技术，聚焦金融银行业，紧贴客户发展需求，从多模数据湖、实时数据湖发展到湖仓一体架构。湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中备受关注的焦点。 近日，巨杉数据库SequoiaDBv5.2产品发布会成功举办。发布会上，赛迪顾问软件与信息服务业研究专家出席，并对此前发布的《
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2023-09-15 21:18:11
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这是一个完整的数据湖仓解决方案，采用现代化的流批一体架构。让我为您详细解释每个组件的作用。
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
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1 湖仓一体分层规划数据湖仓一体化同样需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。 分层简称全称ODSOperation Data StoreDWDData Warehouse DetailDIMDimensionDWSData Warehous
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2024-10-13 19:50:50
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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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是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到
原创
2023-06-03 01:46:37
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是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上
原创
2023-06-03 07:10:51
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第一个维度是方法论，数据湖其实是一个文件存储系统，用户可以往里面放任何一种文件或者数据，它的一个典型特点是事后建模，它的方法论是用户先把数据放上来，然后再考虑如何使用，也叫做SchemaOnRead。数据仓库正好相反，它是事前建模的模式，当你在把数据推进数据仓库的时候，要求先CreateTable/Schema，这是方法论上的不同。第二维度存储的形态上，数据湖存储的是文件，数据仓库存储的是表(具体
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2024-04-17 19:26:22
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“A data lake is a method of storing data within a system or repository, in its natural format, that facilitates the collocation of data in various schemata and structural forms, us
数据湖调研1 什么是数据湖2数据湖能解决什么问题3数据湖与数仓的区别4数据湖生态5当前常见的数据湖实现方案5.1 基于Hudi5.2基于Iceberg5.2.1 Iceberg应用场景：5.3 数据湖基本实现 ：5.4 常用数据湖组件对比5.4.1 ACID 和隔离级别支持5.4.2 Schema 变更支持和设计5.4.3 流批接口支持5.4.4 接口抽象程度和插件化5.4.5 查询性能优化5.
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。
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2023-09-13 14:55:51
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数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非
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2023-08-29 21:14:46
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