您好,感谢您的提问。入湖数据标准是一种数据标准化的方法,用于将不同来源的数据整合在一起,以便进行比较和分析。它通常包括以下几个步骤:
入湖数据标准的优势在于能够帮助企业更好地管理和分析数据,以便更好地了解市场趋势和客户需求,从而更好地制定市场策略和产品开发计划。
入湖数据标准广泛应用于各个领域,包括零售、金融、医疗、制造等行业。推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
希望我的回答能够帮助您更好地了解入湖数据标准。如果您有其他问题,欢迎随时提问。
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。
Building The Real-time Datalake at ByteDance (00:00:00-00:22:47)
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。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
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。
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。
【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
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。
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
作者 | 蔡芳芳 过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文,InfoQ 采访了 OPPO 云数架构部部长鲍永成,请他与我们分享 OPPO 引入数据湖和数
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:
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。”
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,
本文为从大数据到人工智能博主「bajiebajie2333」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
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。
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:
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流,按照时效性可划分为实时和离线,实时日志通过消息队列供下游消费使用,离线日志需要保存下来,供下游准实时(分钟级)计算任务,离线(小时级/天级/Adhoc)分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此,我们开发了一系列的日志落地处理模块,包括消息队列订阅 Subscriber,日志合并,自研 dragon 格式日志等,如下图所示: Subscriber:Spark Streaming 任务,消费实时数据,落地到 HDFS,每分钟一个目录,供下游准实时
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。
导读:今天很高兴能与大家分享字节数据平台在实时数仓中的一些实践。目前在数据湖和Hudi相关的一些基本技术原理方面社区已有较多的介绍,所以我们今天的分享主要聚焦于实践部分的内容。
近日,PowerBI 推出【数据流】,有心的伙伴可以已经留意到该更新。而据 PowerBI总架构师 Amir Netz 称:
企业需要转变对数据资产价值的认知,在企业运营及管理中建立数据资产价值体系。在数字化业务领域中,需要考虑将数据权属定义至指定的部门及岗位,将数据资产的价值纳入到整体运营及考核中,真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。
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。
6月 26 号,由示说网主办,上海白玉兰开源开放研究院、云启资本、开源社联合主办的上海开源大数据技术 Meetup 如期举行。Apache Doris 社区受邀参与本次 Meetup ,来自百度的资深研发工程师 张文歆 为大家带来了题为“ 基于 Iceberg 拓展 Doris 数据湖能力的实践 ”的主题分享,以下是分享内容。
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。
字节跳动早期为了快速支持业务,对于电商流量数据采用Lambda的设计架构,由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营,设计架构的弊端也愈发凸显。
Apache Paimon 最典型的场景是解决了 CDC (Change Data Capture) 数据的入湖;CDC 数据来自数据库。一般来说,分析需求是不会直接查询数据库的。
华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术。在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传、更新频率高且广、可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据。随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的降低。
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。
摘要:本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。内容包括:
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。
刚刚获悉,在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告,吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中,腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营,成为国内唯二入选的云厂商。
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。
通常是业务发展到一定规模后,业务分析师、CIO、决策者们,希望从大量的应用系统、业务数据中进行关联分析,最终得到“干货”出来。比如为啥利润会下滑?为啥库存周转变慢了?向数据要答案,生成报告、图表出来给决策层汇报,辅助经营决策。可是,数据库“脑容量不足”,擅长事务性工作,不擅长分析型的工作,于是就产生了数据仓库。数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台,从多个数据源抽取有价值的数据,在仓库内转换和流动,并提供给BI等分析工具来输出干货。
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。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中,对于一个真正的数据湖应该是什么样子,现在对数据湖认知还是处在探索的阶段,像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
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。
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。
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
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?
《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
导语 | 云原生数据湖架构以低成本优势推动客户上云,同时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。本文由腾讯大数据专家工程师于华丽在 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《云原生数据湖新一代数据架构》演讲分享整理而成,为大家详尽介绍云原生数据湖的价值和背景,云原生数据湖架构原则和挑战,同时分析腾讯云数据湖产品,展望腾讯云数据湖解决方案。 点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据湖架构的价值 今天分四个阶段来为大家
近年来,随着IOT、5G等技术的普及与发展,以及数智化进程的推进,企业获取的数据量正以指数级增长。为解决海量数据的采集、加工、分析,以沉淀数据资产来更好的面对营销、运营等业务难题与挑战,数据中台的概念应运而生。这个由阿里巴巴在2015年根据自身业务需要提出的概念,后随着各大互联网公司纷纷提出中台战略以及组织架构的调整,技术中台、组织中台、数据中台等各种中台的概念喷涌而出。本文主要围绕数据中台展开。
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。
传统数仓定制化报表,排期周期长,响应需求慢,重复开发工作比较多。T+1的数据失效也满足不了现在互联网业务场景下对数据实时处理能力的需求。对中台平台自主化开发,可以提升数据加工能力沉淀,以及实时数据处理能力。
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