本文由偶数科技 CEO，腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成，为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构...、原理和实现技术，以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。...点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据仓库的背景与定义 今天的主要内容首先是简单介绍云原生数据仓库的背景，定义云原生数据仓库，然后是讲常见的云原生数据仓库的架构，包括架构的演进及应用场景。 1....云原生数据库或者云原生数据仓库还没有一个非常好的定义。 我根据多年经验结合现在云原生的一些系统，梳理出了一个简单的定义。...四、云原生数据仓库的应用 最后，我们再来讲一个云原生数据仓库在国有银行的一个应用案例。国内的大行资产规模在世界上非常领先，因此数据量非常巨大，有几十个PB。
而随着云原生技术的普及和落地，云原生架构的核心优势可以很好地解决传统实时数仓的痛点。 云原生架构，本质上就是存算分离的。...云原生实时数仓架构 在原数据湖数仓架构的基础上，基于云原生的实时数仓应运而生。...云原生实时数仓建设实践 云原生实时数仓建设实践核心是以下三个部分，弹性计算实践 Flink on k8s，存算分离实践 ClickHouse 以及弹性存储实践 Iceberg。...云原生实时数仓收益总结 云原生实时数仓建设的收益可以总结为以下几点： 云原生实时数仓实现存算分离，将存储与计算资源解耦，提升了架构可拓展性与灵活性 基于 K8s 提供弹性计算能力，按需使用存储与计算资源...云原生实时数仓展望 当前腾讯云原生实时数仓建设取得了一些成果，也将在未来进行进一步的升级优化 我们希望对实时数仓的流批一体能力进行持续演进，提升各个数仓组件的内核能力，适配 AI、物联网等更多场景。
立即观看 Techo 大数据专场《开源开放 构建云上数仓生态》专题回放 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，现有数据仓库拥有诸多问题。...随着云计算技术的逐渐成熟，云原生技术的兴起，云原生数据仓库成为企业更靠谱的选择。...在云原生数据仓库混合算力技术实践中，高廉墀透露：“腾讯推出的弹性MapReduce （EMR）结合云技术和 Hadoop、Hive、Spark、Hbase、Storm 等社区开源技术，提供安全、低成本、...当下，全球头部云服务商均在大力布局云原生领域，不断推动云原生的落地进程。...未来，腾讯云将坚持构建开源开放的数据生态战略，通过创新的云原生技术，助力企业数据仓库加速数字化转型。 ---- 关注“腾讯云大数据”公众号，技术交流、最新活动、服务专享一站Get~
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么?...数据迁移：将数据和工作负载从一个集群迁移到另一个集群(就像从传统的内部部署数据仓库迁移到云原生数据湖屋)。 (2)实时数据复制胜过慢速数据共享 围绕内部或外部数据共享的故事与其他应用程序并无不同。...(2)数据仓库或数据湖不是也不可能成为整个数据网格 数据网格基础设施的核心应该是实时的、解耦的、可靠的和可伸缩的。Kafka是一个现代的云原生企业集成平台(如今也常称为iPaaS)。...(3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。
云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，现有数据仓库拥有诸多问题。传统数据仓库采用软硬件一体架构，硬件规模和物理属性限制了存储与计算资源的利用，扩容难，成本高。...随着云计算技术的逐渐成熟，云原生技术的兴起，云原生数据仓库成为企业更靠谱的选择。...在云原生数据仓库混合算力技术实践中，高廉墀透露：“腾讯推出的弹性MapReduce （EMR）结合云技术和 Hadoop、Hive、Spark、Hbase、Storm 等社区开源技术，提供安全、低成本、...当下，全球头部云服务商均在大力布局云原生领域，不断推动云原生的落地进程。...未来，腾讯云将坚持构建开源开放的数据生态战略，通过创新的云原生技术，助力企业数据仓库加速数字化转型。 腾讯云大数据 ? 长按二维码 关注我们
本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景，并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。...具体到数据仓库，尤其突出的一点是人们对数据分析的实时性要求越来越高，从而衍生出所谓实时数据仓库的概念。为解决数据实时性问题，也涌现出一批相关的技术。...本节将解释什么是流式处理，然后讨论实时计算的基本概念和适用场景，它们都与实时数据仓库的实施密不可分。最后从技术实现的角度介绍几种流行的实时数据仓库架构。...1.5.2 实时计算 要做到实时读写数据，必须采用有别于传统数据仓库的实现技术，实时计算的概念和技术引擎应运而生，它们是成功创建实时数据仓库的前提条件。...构建实时数据仓库的基础是流式处理与实时计算，Lambda和Kappa是两个实时计算架构。Lambda是早期架构，在传统离线批处理上增加了一条实时数据处理链路。
开源版的ClickHouse主要有几个问题： 首先，开源版的ClickHouse采用了标准的计算存储一体的Shared-nothing结构，而非云原生服务常用的计算存储分离结构。...用户可以随时直观查看重分布任务的进度、平均速度、剩余大小等信息，根据业务情况实时做流量控制，加快、减慢重分布的速度，甚至取消任务。...而本次发布会的重头戏是发布了云原生弹性版的ClickHouse，带来的是架构方面的全方位升级。...这些都造成了ClickHouse如果不做架构改动，就很难成为极致弹性，存储计算分离的云原生数据仓库。腾讯云CDW-ClickHouse为此对架构做了很多改造。...经过这一系列的改造，开源的ClickHouse已经成为了存储计算分离，极致弹性的云原生数据仓库，非常的方便客户们按需使用和部署。
所以，Standby与Master可以保持实时同步。 Master失效时，WAL同步进程会自动停止。...而对MapReduce编程明显是困难的，在原生的MapReduce开发框架基础上的开发，需要技术人员谙熟于JAVA开发和并行原理，即便技术人员也难以学习和操控。...下面是一个例子，实现类似原生函数greatest的功能。...在本专题后面介绍实时数据同步时，会看到作为主打AP的Greenplum，在同步TP的MySQL数据时，所表现出来的量化的性能差异。...从原理上讲，TP与AP在需求、应用场景、性能衡量指标、建模与设计方法、优化策略等方面都截然不同（参见“Greenplum 实时数据仓库实践（1）——数据仓库简介”中的表1-1），结果必然是在实现技术上分道扬镳
稳定性 由于数据仓库的需求会不断变化，我们需要以一种迭代的方式建立数据仓库。...星型模式的数据装载，一般都是以高度受控的方式，用批处理或准实时过程执行的，以此来抵消数据保护方面的不足。 星型模式的另一个缺点是对于分析需求来说不够灵活。...2.4.2 数据集市与数据仓库的区别 不同于数据集市，数据仓库处理整个组织范围内的多个主题域，通常是由组织内的核心单位，如IT部门承建，所以经常被称为中心数据仓库或企业数据仓库。...数据仓库需要集成很多操作型源系统中的数据。由于数据集市的复杂度和需要处理的数据都小于数据仓库，因此更容易建立与维护。表2-19总结了数据仓库与数据集市的主要区别。...2.5 数据仓库实施步骤 实施一个数据仓库项目的主要步骤是：定义项目范围、收集并确认业务需求和技术需求、逻辑设计、物理设计、从源系统向数据仓库装载数据、使数据可以被访问以辅助决策、管理和维护数据仓库
自动切换 5.6.5 实时CDC 5.6.6 消费延迟监控 小结 构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。...从源抽取数据导入数据仓库或过渡区有两种方式，可以从源把数据抓取出来（拉），也可以请求源把数据发送（推）到数据仓库。...如使用MySQL数据库，只要在数据库服务器中启用二进制日志binlog（设置log_bin服务器系统变量），之后就可以实时从数据库日志中读取到所有数据库写操作，并使用这些操作来更新数据仓库中的数据。...5.2 MySQL数据复制 Maxwell、Canal都可以实时读取MySQL二进制日志，本质上都是将自身伪装成一个从库，利用MySQL原生的主从复制协议获取并处理二进制日志。...replication slave on *.* to 'maxwell'@'%'; MySQL主从复制相关配置参见“配置异步复制”，Greenplum安装部署参见本专题上一篇“Greenplum 实时数据仓库实践
本文是来自2019年Apache Flink Meetup深圳站的资料，作者是OPPO的大数据平台负责人，本文主要讲述了OPPO基于Flink如何构建实时数据仓库。...本文从OPPO实时数仓的演进之路，基于Flink SQL的扩展工作，构建实时数仓的应用案例，未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。...具有丰富的数据系统研发经验，目前重点关注数仓建设、实时计算、OLAP 查询等方向，Flink 开源社区贡献者。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
新诉求带来了新的架构需求，光线云打造的首款端云协同实时渲染引擎，正是顺应了其发展趋势，应运而生。 近日，光线云宣布完成Pre-A轮融资，天使轮+本轮融资金额近1亿元人民币。...△光线云团队 创新性的端云协同架构 光线云最核心的产品——云原生实时渲染引擎RAYSENGINE。它有三大标签：国产自研、端云协同、自优化。 国产自研无需多言。...针对端云算力实时波动的场景，光线云推出了“自优化渲染计算框架”，能够根据渲染资源消耗及端侧设备性能，进行动态化的端云算力分配，保证性能最优；并通过对渲染任务的解耦设计，可以在端云之间实现灵活切换和调配，...在实际使用中RAYSENGINE也表现出了云计算所带来的先进生产力：首先，充分利用云原生架构，可以提升云端资源利用率，降低终端对于硬件资源的要求；其次，在全生命周期云环境，从产品开发、维护、运维到应用全面云化...RaysAssets使得3D文件摆脱专业工具依赖，通过网页端即可打开文件，同时发挥云原生架构优势，使Assets具备了支持超大规模3D文件在线审阅的能力，无需高性能硬件的支持，即可畅享丝滑的3D在线审阅体验
对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为： 1....ETL实时处理，事实表中存储最细粒度的订单事务记录。 （3）确认维度。显然产品和客户是销售订单的维度。日期维度用于业务集成，并为数据仓库提供重要的历史视角，每个数据仓库中都应该有一个日期维度。...6.3 实时装载 初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，而实时装载一般都是增量的，并且需要捕获并且记录数据的变化历史。...6.3.1 识别数据源与装载类型 实时装载首先要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，然后决定适合装载的抽取模式和维度历史装载类型。...用Greenplum rule能够实现多维数据仓库的自动实时数据装载。 对于分区表，Greenplum建议只创建一级分区，通常需要进行定期的动态分区滚动维护。
另外随着云原生时代的到来，云原生天生具有的高效部署、敏捷迭代、云计算资源成本和弹性扩展等优势，正在加速和缩短业务系统落地过程。云原生同样可助力大数据这一过程。...本文主要介绍如何利用 Kubernetes 实现云原生大数据实时分析平台。 2 总体架构 ?...基于 Iceberg 的云原生实时数据湖 Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets....Apache Iceberg 是由 Netflix 开发开源的，其于2018年11月16日进入 Apache 孵化器，是 Netflix 公司数据仓库基础。...通过 TKBS 一键式部署云原生数据湖。Iceberg + HDFS 实现了基于 Hadoop 生态的实时数据湖，为大数据应用提供数据访问及存储能力。
在云数据仓库 Snowflake，提出云数据库概念之前，大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么，云数据仓库的意义是什么呢？...一.云数据仓库 Snowflake功能的革新 最开始的数据仓库一般是通过软件和硬件一体化的架构制造出来的，这种数据仓库不仅造价非常高昂，并且锁能够储存的数据量也是十分有限，在后续拓展的时候你会面临较大的难题...随着数据仓库的不断发展，语音数据库最终出现能够降低数据访问延迟了，同时，具有了可扩展性这一优点。 二.云数据仓库的意义 那么，云数据库的出现有哪些意义呢？...它将直接改变许多企业建设数据中心的难题，无论是多么复杂的数据，都可以通过云数据库直接解决数据问题，并且在使用的时候也能够更加轻松，访问到想要访问的数据。并且无需花费成本来对它进行定期维护。...云数据仓库 Snowflake公司可以说是费尽心思，既要能够承受每天上一次的数据请求，又要能够保证这些数据的安全，是一件非常困难的事情。
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。...在技术上，实时数据仓库通常采用分布式架构，能够支持大规模数据处理和扩展，并提供秒级的数据分析响应能力。此外，实时数据仓库还需要支持多种数据源和数据格式的接入，以及复杂查询、报表生成和数据分析等功能。...实时数据仓库主要用于处理实时的业务数据，并提供实时的数据分析结果，以满足企业对实时决策的需求。...实时数据仓库的核心价值在于能够帮助企业更加及时、准确地把握业务变化和市场趋势，从而做出更加明智的决策。...Doris适用于实时数据分析和查询，支持大规模数据处理和扩展，常用于实时OLAP、实时报表、实时数据仓库等场景。
毛东方，后台开发工程师，负责IEG-业务安全部的后台实时系统Kubernetes相关的开发与运营，目前主要致力于提高集群的资源利用率，减少机器成本。...应用资源使用设置不合理 云原生的资源管理方式要求应用在部署之前，提前设置好 CPU、内存、磁盘的最小和最大资源使用量，并且之后不能改动（除非重建所有实例），这要求应用在正式上线之前预估其资源需求。...根据各算法得出的预测结果比较见下图： 基于预测值调度 Pod 云原生的调度方式是基于 requests 进行的，为了实现基于 predicts 调度，需要对调度器的功能进行扩展，这里推荐云原生提供的...此处仍然推荐使用云原生提供的 Scheduling Framework 实现，具体不再赘述。...扫描二维码 进入腾讯云原生技术交流群 和更多小伙伴一起交流云原生
什么是云原生？ 云原生（Cloud Native）是由 Pivotal 的Matt Stine在2013年提出的一个概念，是他多年的架构和咨询总结出来的一个思想的集合。...云原生应用 云原生应用是天然适合云特点的应用，云原生应用系统需要与操作系统等基础设施分离，不应该依赖Linux或Windows等底层平台，或依赖某个云平台。...CNCF给出了云原生应用的三大特征： 容器化封装：以容器为基础，提高整体开发水平，形成代码和组件重用，简化云原生应用程序的维护。...云原生应用和本地部署应用程序之间的差异 云原生应用程序开发采用与传统企业应用程序完全不同的体系结构。...可更新 云原生应用程序始终是最新的，云原生应用始终可用。 本地部署应用程序需要更新，并且通常由供应商按订阅提供，并且在安装更新时需要停机。 弹性 云原生应用程序通过在峰值期间增加的资源来利用云的弹性。
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，...数据仓库的趋势： 实时数据仓库以满足实时化&自动化决策需求； 大数据&数据湖以支持大量&复杂数据类型（文本、图像、视频、音频）； 2.数据仓库的发展 数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用...总结来看，对数据仓库的需求可以抽象成两方面：实时产生结果、处理和保存大量异构数据。 注：这里不讨论数据湖技术。...3）反范式数据模型 以事实表和维度表组成的星型数据模型 4.数据仓库架构的演变 数据仓库概念是Inmon于1990年提出并给出了完整的建设方法。...（3） 5.实时数仓案例 菜鸟仓配实时数据仓库 本案例参考自菜鸟仓配团队的分享，涉及全局设计、数据模型、数据保障等几个方面。 注：特别感谢缘桥同学的无私分享。
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