企业系统数据入湖率是指企业将其系统内部的数据传输到云计算环境中的比例。这个比例越高，说明企业越多地使用云计算来存储和处理数据，从而获得更多的价值。
数据入湖率的高低取决于多个因素，包括企业的业务需求、技术架构、数据安全要求、成本控制等等。在实际应用中，企业可以根据自身的情况来选择合适的数据入湖率，以实现最佳的数据处理效果。
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2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（James Dixon）首次提出数据湖的概念。把数据湖中的数据比作原生态的水——它是未经处理的，原汁原味的。数据湖中的水从源头流入湖中，各种用户都可以来湖里获取、蒸馏提纯这些水（数据）。此时， 大家对于数据湖的理解主要是当作一个集中式的存储系统，允许存储任意规模的结构化和非结构化数据。
引言 是否遇到过，一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮？ 是否遇到过，业务峰值周期明显，要么资源大量闲置， 要么线上疯狂告警？ 是否遇到过，大数据集群运维复杂，需要投入大量技术工程师？ 针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 本文作者：ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（Jame
引言 是否遇到过，一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮？ 是否遇到过，业务峰值周期明显，要么资源大量闲置， 要么线上疯狂告警？ 是否遇到过，大数据集群运维复杂，需要投入大量技术工程师？ 针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 本文作者：ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（James
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。
数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。对象存储具有元数据标签和唯一标识符，便于跨区域定位和检索数据，提高性能。通过利用廉价的对象存储和开放格式，数据湖使许多应用程序能够利用数据。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如 Oracle → Oracle, Oracle → MySQL, MySQL → MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表、数据清洗、脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同，数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性，并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用，给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
导读：本文将介绍过去15年中，网易大数据团队在应对不断涌现的新需求、新痛点的过程中，逐渐形成的一套逻辑数据湖落地方法。内容分为五部分：
在当今数据驱动的商业环境中，数据不再仅仅是辅助决策的工具，而已成为企业最宝贵的资产之一。以一家零售企业为例，通过对顾客购买行为的数据分析，企业能够预测未来的市场趋势，优化库存管理，个性化顾客体验，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
数据湖（Data Lake）概念自2011年被推出后，其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践，数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台。
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
最近Apche Paimon发布了最新版本0.7.0，在这个版本中，Paimon对一些新特性进行了增强。
在数字化转型驱动下，实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式，难于满足“T+0”等高时效场景需求；依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式，无法沉淀实时数据资产，存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
7月28日，以“数智进化，现在即未来”为主题的袋鼠云2022产品发布会于线上正式开幕。发布会上，袋鼠云宣布将集团进行全新升级：从“数字化基础设施供应商”，升级为“全链路数字化技术与服务提供商”，并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系：数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台“数栈DTinsight”和极速湖仓引擎“数驹DTengine”。
在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。
企业数据量越来越大； 数据类型越来越复杂； 数据管理越来越吃力； 现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求 …… 为了帮助企业解决这些苦恼，今天，腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱 简单来说，数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。 无论是结构化、半结构化、非结构化的数据，对它来说，来者不拒！ 来，先上一张图 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面，“超能打”。 数据湖存储：以对象存储COS服务为核心，
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术，包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中，您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外，数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段（包括提取和分析）构建了数据湖。
众所周知，数字化转型是一个持续迭代的过程。企业们想要在数字经济时代收获新价值，从来不是一件简单的事。选择一家志同道合的合作伙伴，也许能起到事半功倍的效果。 来源 / ToB行业头条 （ID：wwwqifu） 作者 / 海阳
尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态的一站式私域运营管理解决方案供应商，致力于成为全行业首席私域运营与管理专家，帮助企业构建数字时代私域运营管理新模式，助力企业实现高质量发展。
数据湖计算 DLC 通过类 SaaS 化的服务设计，为客户提供云原生企业级敏捷智能数据湖解决方案，具备以下特点：
本文包括七个小节：1、什么是数据湖；2、数据湖的基本特征；3、数据湖基本架构；4、各厂商的数据湖解决方案；5、典型的数据湖应用场景；6、数据湖建设的基本过程；7、总结。受限于个人水平，谬误在所难免，欢迎同学们一起探讨，批评指正，不吝赐教。
Building The Real-time Datalake at ByteDance （00:00:00-00:22:47）
为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。
互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是Lambda架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。
腾讯云大数据产品中心副总经理雷小平表示：“伴随着企业对于数据洞察敏捷度要求的不断提升，腾讯云正在不断探索更智能、更灵活、更高性价比的大数据工具。我们看到，数据湖架构已经成为在数据智能时代的新趋势，而云是数据湖最佳的实践场所。腾讯云原生智能数据湖将助力各行各业解决多元化数据分析场景的新需求，更好地激发大数据在企业数字化升级过程中的价值。”
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡，会被一种新的Lakehouse架构取代，该架构主要有如下特性
Pentaho首席技术官James Dixon创造了“数据湖”一词。它把数据集市描述成一瓶水（清洗过的，包装过的和结构化易于使用的）。
作者：代来，腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是 Lambda 架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。 对于传统的 Lambda 架构，流与批是两条割裂的链路，维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新
数据湖是大数据领域近年来非常火热的技术，传统数仓无法实现增量数据的实时更新，也无法支持灵活的元数据格式，数据湖技术便在这一背景下诞生了。数据库的增量变更是数据湖中增量数据的主要来源，但目前 TiDB 的入湖路径还比较割裂，全量变更用 Dumpling 组件，增量变更用 TiCDC 组件。两者处于割裂的链路， TiDB 也无法通过实时物化视图完成数据入湖的实时清洗和加工。
在构建实时场景的过程中，如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术，来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储，借助Apache Flink出色的流批一体能力，可以为用户构建一个准实时数仓，满足用户准实时业务探索。
2021 年初，在 InfoQ 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。
如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来。据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
第一次接触数据湖的时候，我对这个概念也是一知半解，用一个比较形象的例子举例，湖里的水就是各种各样的数据，你舀了一瓶水上来但是不一定干净，有可能混杂着各种各样的杂质，成为能喝的水还要经过一层层过滤和净化。类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Apache Iceberg 作为面向超大型湖存储的新一代表格式，由于在元数据管理、数据时效性以及解决传统Hive在海量分区操作耗时方面具备显著优势，目前正在被越来越多的企业用户认可。如腾讯云的新一代Lakehouse产品数据湖计算 DLC，其底层存储同样基于Iceberg深度优化。
一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机，如今湖仓一体受到前所未有的关注。
数据管理是指组织对其整个数据生命周期进行的规划、执行和控制,以期最大化数据的价值。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终使用等全部过程。
ChunJun（原 FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018 年 4 月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在 github 上开源了 FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX 得到了快速发展。
数字化时代，数据使用场景呈现多元化趋势，数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长，对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力，近年来赢得了市场的青睐。
《华为数据之道》对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，本文为摘录的第5篇，感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 业界都知道，华为是一家巨型的跨国企业，华为的数据底座是支撑华为业务运营的关键。因此，华为的数字化转型成为行业竞相研究的标杆。应行业的要求，华为对他们数字化转型和数据治理的经验进行了系统梳理，全部呈现在了《华为数据之道》一书中。我们来看看华为数字化转型的目标、蓝图和愿景究竟是什么。 传统企业通过制造先进的机器来提升生产效率，但
文末附下载链接，点击“阅读原文”即可跳转下载。 本次推荐报告来自于“艾瑞咨询”，本文将对其核心观点与精彩洞察内容进行介绍。 核心观点 1、云原生是数据湖未来部署的必然形态 数据湖是面向大数据场景的创新解决方案，采用了与传统数仓不同的设计架构，而云原生是数据湖未来部署的必然形态，具有「建立统一数据资产、低成本使用基础资源、高性能计算体验升级和敏捷创新赋能」的核心价值。在云原生与大数据背景下，云原生数据湖成为企业智胜未来的新一代生产力工具，市场即将迎来爆发期。 2、中国云原生数据湖市场将迎来迅速扩张，国内尚处
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势，但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一，导致系统和研发重复投入，在这之上的数据模型、代码也不能统一；其次是缺少数据治理，实时数据通常没有纳入数据中台管理，没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题，网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍，Arctic 具备实时数据更新和导入的能力，能够无缝对接数据中台，将数据治理带入实时领域，同时支持批量查询和增量消费，可以做到流表和批表的一体。
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：
在数字化时代的浪潮中，数据成为了企业的新石油，它的价值无处不在。尤其是在数据资产入表的大环境下，数据的价值更加凸显。想象一下，如果我们能将来自四面八方的数据流汇聚成一条河，那么，这条数据之河将如何改变商业的未来？
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