数据湖iceberg-day011.1 什么是数据湖1.1.1 什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析,对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。1.1.2 大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟,在传统的离线数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-01 10:47:47
                            
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            数据湖与实时数据湖是什么?各个行业企业都在构建企业级数据湖,将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台,通过严格的数据权限和资源管控,将数据和算力开放给各种使用者。一份数据支持多种分析,是数据湖最大的特点。如果数据湖的数据,从数据源产生后,可以在1分钟以内实时进入到数据湖存储,支持各种交互式分析,这种数据湖通常叫做实时数据湖,如果可以做到15分钟之内,也可称为准实时数据湖。构建实时数据湖,正在成为5G            
                
         
            
            
            
            |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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            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            
                
         
            
            
            
            今天主要和大家交流的是网易在数据湖Iceberg的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发,介绍对数据湖Iceberg的探索以及实践之路。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据湖技术Iceberg的探索与实践邵赛赛过往记忆大数据本文资料来自2020年9月5日由快手技术团队主办的快手大数据平台架构技术交流会,分享者邵赛赛,腾讯数据平台部数据湖内核技术负责人,资深大数据工程师,ApacheSparkPMCmember&committer,ApacheLivyPMCmember,曾就职于Hortonworks,Intel。随着大数据存储和处理需求的多样化,如何构建            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-03-30 20:27:02
                            
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            本文资料来自2020年9月5日由快手技术团队主办的快手大数据平台架构技术交流会,分享者邵赛赛,腾讯数据平台部数据湖内核技术负责人,资深大数据工程师,Apache Spark PMC member & committer, Apache Livy PMC member,曾就职于 Hortonworks,Intel 。随着大数据存储和处理需求的多样化,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-04-05 17:17:33
                            
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            我们凌晨一些大的离线任务经常会因为一些原因出现延迟,这种延迟会导致核心报表的产出时间不稳定,有些时候会产出比较早,但是有时候就可能会产出比较晚,业务很难接受。 任务本身要请求的数据量会特别大。通常来说一天原始的数据量可能在几十TB。几百个分区,甚至上千个分区,五万+的文件数这样…            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-09-28 16:04:43
                            
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            本文主要介绍的主题是 Flink 和 Hudi 在数据湖 Streaming 方向的一些探索和实践,将会围绕以下四点展开:
Apache Hudi 背景介绍  Flink Hudi 设计  Hudi 应用场景  Hudi RoadMap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
                            2022-10-31 17:49:28
                            
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            一、数据湖技术与数据仓库的区别
数据湖是一个存储企业各种原始数据的大型仓库,支持对任意规模的结构化、半结构化和非结构化数据进行集中式存储,数据按照原有结构进行存储,无须进行结构化处理;数据湖中的数据可供存取、处理、分析及传输,支撑大数据处理、实时分析、机器学习、数据可视化等多种应用,最终支持企业的智能决策过程。数据仓库数据来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据,数据湖来自IoT设备、网            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Azure Data Lake 刚刚全面上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            ## 简介
本教程通过使⽤数据湖构建(DLF)产品对于淘宝⽤户⾏为样例数据的分析,介绍DLF产品的数据发现和数据探索功能。教程内容包括:1. 服务开通:开通阿⾥云账号及DLF/OSS相关服务2. 样例数据集下载和导⼊:下载样例数据(csv⽂件),并上传⾄OSS3. DLF数据发现:使⽤DLF⾃动识别⽂件Schema并创建元数据表4. DLF数据探索:使⽤DLF数据探索,对⽤户⾏为进⾏分析,包括⽤户            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            全托管Serverless服务DLI就像是我们日常使用的滴滴共享打车,我们不再需要为购买和保养私家车而支出固定成本             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            摘要:全托管Serverless服务DLI就像是我们日常使用的滴滴共享打车,我们不再需要为购买和保养私家车而支出固定成本。1. 趋势和挑战1.1. 趋势随着云化技术越来越成熟,企业开始逐步上云,其中辅助决策的数据分析业务也发生了如下几个方面的变化: 从结构化向多元化转变:随着数据采集技术的提高和存储设备的降价,半结构化、非结构化数据被越来越多的采集和存储,很多关键信息,如身份证(图片)中的个人信息,也需要被参与到日常的数据分析中 从单数据源向多数据源转变:除了读取存储业务数据信息            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            bilibili 大数据实时团队资深开发工程师周晖栋,在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            数据湖2018.2.21版权声明:本文为博主chszs的原创文章,未经博主允许不得转载。我们生量的数据随着时间在继续生成,特别是在手持设备和互联网连接设备数量的指数增长的背景下。对于参与其中的组织来说,这是事实...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.数据湖的简单介绍:1.1 官网https://delta.io/看一张官网的图1.2 特点:1.不限格式,来之不拒,均可流入
2.集中存储、到处可访问。
3.高性能分析能力 -- 借助于Spark、MR、SparkSQL等高性能分析计算引擎,可以对海量的数据进行分析。
4.原始数据存储
5.数据湖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。1.3 数据湖,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            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