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
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
[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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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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# 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
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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# 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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一、什么是数据湖数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖？有不同的定义。Wikipedia上说数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件，包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换
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2023-10-26 17:28:45
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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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各厂商的数据湖解决方案数据湖作为当前的一个风口，各大云厂商纷纷推出自己的数据湖解决方案及相关产品。本节将分析各个主流厂商推出的数据湖解决方案，并将其映射到数据湖参考架构上，帮助大家理解各类方案的优缺点。一、 AWS数据湖解决方案图7. AWS数据湖解决方案 图7是AWS推荐的数据湖解决方案。整个方案基于AWS Lake Formation构建，AWS Lake Formation本质上是一个管理性
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2024-01-05 20:54:51
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# 数据湖技术架构解析
数据湖（Data Lake）是一个存储原始数据的集中平台，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析。它与传统的数据仓库有很大的不同，后者通常是针对特定业务需求中预处理后的数据。本文将通过数据湖技术架构图，深入解析数据湖的工作原理，并以代码示例展示其实际应用。
## 数据湖架构的主要组成部分
数据湖的架构通常包括以下几个关键组件：
1. **数据采集层**：负责
去年岁末，工业制造领域发生了一件重要的事情：工信部在2021年工作会议中，将着力稳定和优化产业链供应链、加快发展先进制造业、加快制造业数字化转型纳入八大重点工作。这标志着工业制造的数字化转型将迈入到一个新阶段。工业制造提速数字化转型的背景是中国数字经济的如火如荼。众所周知，数字经济正在成为国家的又一重要经济引擎。《中国数字经济发展白皮书（2020年）》显示，2019年中国数字经济规模达到35.8万
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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01数据仓库平台建设的痛点痛点一：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。为什么会出现这种现象的发生呢？目前来看大致有这么几点要素：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+的文件数这样子。如果说全量读取这些文件的话，
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2024-09-19 07:59:51
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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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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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