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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# 初学者指南：构建你的Hadoop数据湖
作为一名刚入行的开发者，构建一个Hadoop数据湖可能看起来是一项艰巨的任务。但不用担心，我会一步一步地指导你完成这个过程。Hadoop是一个开源框架，它允许使用简单的编程模型在跨机器集群的环境中存储和处理大量数据。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个构建过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装
原创
2024-07-30 10:09:34
49阅读
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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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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文章目录一、概述二、Hudi 架构三、Hudi的表格式1）Copy on Write（写时复制）2）Merge On Read（读时合并）3）COW vs MOR四、元数据表（Metadata Table）五、索引（Indexing）六、查询类型（Query Type）1）Snapshot Queries(快照查询)2）Incremental Queries(增量查询)3）Read Optimi
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2023-07-25 00:07:53
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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
# 数据湖与Hadoop：在大数据时代的应用和实现
## 什么是数据湖？
数据湖是一种存储系统，用于大量非结构化或半结构化数据的接收、处理和分析。与传统的数据仓库不同，数据湖能够处理海量数据，支持各种数据格式，可以存储来自不同来源的信息，满足现代企业在数据分析朝向实时和行为驱动的不断发展趋势。
### 数据湖的特点
1. **高可扩展性**：支持PB级别的数据存储。
2. **多样性**：
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。为了解决这个问题，优步开发了Hudi项目，这是一个增量处理框架，高效和低延迟地为所有业务关键数据链路提供有力支持。事实上，Uber
文章目录一、大数据特点二、Hadoop生态圈 一、大数据特点Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多样）Value（低价值密度）Veracity（真实性）二、Hadoop生态圈1、狭义的Hadoop:核心项目Common、HDFS、MapReduce。 2、广义的Hadoop:狭义的Hadoop+其他项目(zookeeper、 hbase、 hive等)hadoop com
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2023-07-30 17:28:36
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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
# 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
156阅读
数据湖(Data Lake)概念最早是2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods所提出，并且时至今日依然伴随着不少的争议。“数据湖”的百度百科词条创建于15年的10月份，在国内网络上的资料也仅仅是从2014年底才开始大规模集中出现，在国内，它还是一个相对年轻的概念。根据定义，“数据湖是指一个大型的基于对象的存储库，以数据的原始格式保存数据，直到它需要被使用时。” 数
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2023-12-11 13:57:26
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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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这周看了一篇关于数据集成的会议论文--《Quality Based Data Integration for Enriching User Data Sources in Service Lakes》，文中提到了“数据湖”的概念。遂在这里对数据湖进行相应的总结。概念 “数据湖或hub的概念
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2023-09-27 19:48:39
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数据湖是将公司所有数据，外部数据，不知道要不要用的数据放在一起，通过一定的数据治理，让数据可以被发现，被理解，以用于交叉查询或机器学习的研究。数据湖不麻烦，管理数据湖中的数据最麻烦，一不小心就会变成数据沼泽。没人知道里面有什么数据，从哪来的，是干嘛的。目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：DeltaLake, Hudi, Iceberg 。1. 对比数仓数据湖支持非结构化，半结构化数据数据湖的
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2024-03-06 00:36:23
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从数据仓库到数据湖仓库和湖泊仓库是人为提前建造好的，有货架，还有过道，并且还可以进一步为放置到货架的物品指定位置。而湖泊是液态的，是不断变化的、没有固定形态的，基本上是没有结构的，湖泊可以是由河流 、小溪和其他未被任何处理的水源维持。湖泊是不需要预先指定结构的。什么是数据湖？数据湖（Data Lake）和数据库、数据仓库一样，都是数据存储的设计模式。数据库和数据仓库会以关系型的方式来设计存储、处理
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2023-09-23 13:47:59
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什么是数据湖？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。关于数据湖的定义确实是一个业界有较多争议的地方。狭义的数据湖指的是数据湖存储，即可以存放海量数据（各种格式）的地方，包括 Hadoop 的文件系统 HDFS 或者云
# 数据湖技术选型：Hadoop的实现指南
## 引言
在大数据时代，数据湖的概念变得日益重要。数据湖允许存储各种格式和结构的数据，使数据分析和机器学习更为高效。本文将引导刚入行的小白进行数据湖的技术选型，重点选用Hadoop作为实现方案，提供简明的步骤和代码示例。
## 流程概览
在选择和实现数据湖的过程中，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
数据湖和Hadoop差别你知道吗？这两者在大数据领域中的角色日渐重要，但它们的定位和功能却截然不同。今天，就让我带你深入了解它们的异同以及如何利用它们的优势满足业务需求。
## 背景定位
在当前数字化转型的浪潮中，各个行业产生的数据量正以惊人的速度增长。企业需要一种高效的方式来存储和分析这些数据，以便在激烈的市场竞争中占据优势。数据湖和Hadoop的出现为满足这些需求提供了新的解决方案。
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