Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。...，大数据业务系统的局限逐渐暴露：报表系统计算缓慢、运维成本持续攀升、组件间的高度耦合导致架构稳定性较差等，严重影响了大数据系统产出效率，因此浙江霖梓引入 Doris+Paimon 重新构建了实时/离线一体化湖仓架构...基于 Apache Doris 的实时/离线一体化湖仓架构经过七个月的设计与实施，最终完成了基于 Apache Doris 离线 / 实时一体化湖仓统一架构。...这些数据经由 Doris 统一分析处理后，最终服务于自研数据服务。在这其中，Doris 集群被灵活拆分为多个资源组，分别满足离线数仓、数据集市、实时业务监控等不同上游服务的数据处理与分析需求。...#开启⾏存"store_row_column" = "true" 总结与规划截至目前，基于 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构已为反欺诈策略、用户⾏为分析、业务监控、 BI 应用等若干系统提供了服务
在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？...让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！...精彩内容，扫码报名，免费参会 本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师，腾讯云数据湖存储的负责人，他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。...演讲议题：下一代湖仓加速存储 GooseFS 在实时 OLAP 搜索场景中的实践与优化 演讲嘉宾：于飏 腾讯云 COS 对象存储团队资深高级工程师 个人介绍：硕士毕业于西安电子科技大学，一直专注云端对象存储相关技术的研发工作...演讲摘要：腾讯云对象存储中心推出的 GooseFS 加速存储产品，从最初加速湖仓应用场景下的海量吞吐与数据本地化调度，已经扩展演进到了实时 OLAP 引擎场景。
此过程不用执行扫描整个源表的查询 Hudi的优势 •HDFS中的可伸缩性限制•Hadoop中数据的快速呈现•支持对于现有数据的更新和删除•快速的ETL和建模 以上内容主要引用于：《Apache Hudi 详解》 新架构与湖仓一体...通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。...实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。...本节内容，引用自：《37 手游基于 Flink CDC + Hudi 湖仓一体方案实践》 最佳实践 版本搭配 版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：...Chan 的提点，可能是 checkpoint的问题，于是做了设置 set execution.checkpointing.interval=10sec; 终于正常了 致此，Flink + Hudi 仓湖一体化方案的原型构建完成
2.数据湖 数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖的本质是由“➊数据存储架构+➋数据处理工具”组成的解决方案。...3.湖仓一体 湖仓一体架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。...湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。...中台战略核心是数据服务的共享。数据中台是围绕向上层应用提供数据服务构建的，中台战略让数据在数据平台和业务系统之间形成了一个良性的闭环，也就是实现应用与数据之间解藕，并实现紧密交互。...1+N数据湖体系：1个数据湖，N个租户、N个数据仓库、N个数据集市、N个数据创新实验室。
，为业务和分析人员提供更易用的模型数据•OLAP层会提供强大的数据快速查询能力，作为对外的统一查询入口，用户直接通过OLAP引擎来即席查询分析湖仓中所有的表数据•ADS层会依赖其他各层数据来对业务提供定制化的数据服务...Hudi可以很好的在任务执行过程中进行小文件合并，大大降低了文件治理的复杂度，依据业务场景所需要的原子语义、小文件管理复杂度以及社区活跃度等方面综合考量，我们选择Hudi来进行湖仓一体化改造。 3....主要在于利用Hudi数据湖提供的技术能力，可以较好的解决应用背景部分阐述的两大痛点，节约数仓Merge更新与存储两部分的费用开销。...总结与展望 从数据湖上线和测试过程来看，目前数据湖能解决我们的一些数仓痛点，但是依然存在一些问题。...总结如下 •Hudi on Spark 布隆过滤器查找与构建索引过程性能尚待提升，由于华米数据分布特性（更新频率多，范围广），现阶段部分大表的更新性能提升有待加强；•Metadata表的使用是为了提升整体入湖性能
数据量级的攀升和计算场景的多元持续驱动着大数据技术革新，而实时湖仓代表了当下主流趋势和企业需求——针对实时场景，通过能兼容多种数据类型的湖仓一体技术架构，实现技术与应用场景的支持和融合。...腾讯云大数据通过数据仓库 TCHouse 和数据湖计算 DLC 助力企业快速落地实时湖仓技术。...、低成本、一体化存储的优势，以及云数仓TCHouse 提供的高性能查询优势。...IDC 还认为，腾讯云实时湖仓可以更好地将大数据服务与生成式 AI 能力融合，DLC/EMR 的分布式计算框架提供了面向 AIGC 场景大规模数据预处理的参数优化，可以支撑大模型数据预处理算法的并行化执行来提升整个链路的效率...越来越多的企业正在”实时湖仓“的创新技术架构下，为业务发展提供全新数据动力。
数据湖与数据仓库 并不是替代关系 湖仓一体化成为新趋势 随着数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。...也因此，湖仓一体化(Lakehouse)正在成为近些年来的热点。湖仓一体采用开放式架构，既构建于数据湖低成本的数据存储架构上，同时具备数据仓库的数据处理和管理功能，助力商业决策。...因此，从某种程度上来讲，数据湖产品的不断迭代升级也是在向湖仓一体化趋势靠近。 随着企业及组织不断上云、数据分析需求的激增，湖仓一体化分析方案正在成为下一代数据分析系统的核心。...据了解，“智能湖仓”架构将亚马逊云科技的数据服务无缝集成，打通数据湖和数据仓库之间数据移动和访问，并且进一步实现数据在数据湖、数据仓库，以及在数据查询、数据分析、机器学习等各类专门构建的服务之间按需移动...“智能湖仓”架构以Amazon Simple Storage Service(AmazonS3)为基础构建数据湖，作为中央存储库，围绕数据湖集成专门的“数据服务环”，包括数据仓库、机器学习、大数据处理、
做一名主要从事OLAP内核研发，对现有湖仓理解做个总结；欢迎批评/指正/讨论 1 为什么湖仓一体这么热： 湖、仓定义这里就不赘述了，大家可以去搜 我理解就是各类数据爆发的公司当前数据平台架构遇到了各类各样的问题...，寻求一个适配公司、平台的数据架构，一站式解决，但是大家对湖、仓本质的理解可能都不太一样，那又怎么谈湖仓一体呢。...Iceberg(Iceberg+hdfs/s3)就是湖，大家也可以去搜索下数据湖的定义 离在线一体，很多是表现为产品本身的一体化： 比如 元数据一体化,比如各类自家商业化引擎+一堆External/Multi.../Unity/Unified Catalog 引擎一体化：引擎本身跟多事执行模式：如BSP、MPP混合，或者叫智能引擎，目前从文章来看ByConity已经实现； 存储一体化：所有数据统一存储和管理，具体存是否一致...3 从融合角度出发：数据服务统一 Doris统一接受写读服务，数据进行冷热分层，热数据本地，冷数据落入湖，既然是融合的，就需要将冷数据转换为Iceberg Parquet等格式入湖，然后再利用union
博客系列 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 两种范式：数据湖与数据仓库 基于一些主要组件的选择...，云分析解决方案可以分为两类：数据湖和数据仓库。...数据湖：去中心化带来的自由 数据湖范式的核心原则是责任分散。借助大量工具，任何人都可以在访问管理的范围内使用任何数据层中的数据：青铜、白银和黄金。...集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。 结论：数据湖和数据仓库 在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。
此时人们兴奋于追求数据的处理规模，即『大』数据，没有闲暇争论是数据仓库还是数据湖。 3. 阶段三：大数据技术的「发展期」。...图2. 20年大数据发展之路 02 什么是数据湖 近几年数据湖的概念非常火热，但是数据湖的定义并不统一，我们先看下数据湖的相关定义。...06 阿里云湖仓一体方案 6.1 整体架构 阿里云MaxCompute在原有的数据仓库架构上，融合了开源数据湖和云上数据湖，最终实现了湖仓一体化的整体架构（图11）。...统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。...6.2 构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理
近日，在北京举行的数据资产管理大会上，信通院公布了大数据“星河”案例评选结果，集中展示了八大方向的创新应用。太平人寿与腾讯云合作的“湖仓一体数据平台”脱颖而出，成为数据智能底座专项典型案例。...该平台作为保险行业率先落地的湖仓一体架构，重点建设一体化数据存算平台、一站式开发治理平台、全面的信创支撑体系为核心的“两平台一体系”，成功打破了数据湖与数据仓库之间的隔阂，实现了数据的统一分析与治理。...新架构的核心价值在于“湖仓一体，实时提效”，借助腾讯云TBDS，太平人寿将原有的Hive和Flink分离数据链路改造为Flink+Iceberg+StarRocks的湖仓一体平台，有效提升处理时效。...值得一提的是，太平人寿的湖仓一体数据平台还实现了全栈融合创新。...目前，太平人寿的湖仓一体数据平台已经成功应用于多个业务场景。
结果显示： 腾讯云大数据位列领导者阵营，在增长指数与创新指数两大维度均位列第一梯队。...沙利文指出—— 「腾讯云大数据通过全新升级的云原生湖仓方案与免运维轻量化的大数据Serverless服务，深度融合腾讯云AI产品与能力，为客户提供了端到端的一体化、智能化的企业级大数据平台。...AIGC时代，数据量迎来新一轮大爆发。开发者需要实现高效数据整合、处理和分析。 在云上，腾讯云大数据提供一系列便于快速调用的丰富工具，满足企业和开发者的数据处理需求，提高工作效率并解决实际问题。...○ 云原生数据湖仓，全面升级 - 业内首个突破每秒百万级数据更新能力的数据湖仓解决方案，实现入湖数据秒级查询； - 覆盖离线、在线、离在线一体等多类场景，提供一体式的数据服务体验； - 全托管的数据分析服务及计算资源自动弹性能力...○ Serverless，低门槛、更轻量 - 基于数据湖计算DLC、流计算Oceanus等Serverless化大数据产品，提供秒级算力调度、自动扩容、完全免运维、按使用付费等能力； - 帮助企业以更轻便的方式将数据管理技术部署落地
此时人们兴奋于追求数据的处理规模，即『大』数据，没有闲暇争论是数据仓库还是数据湖。...六、阿里云湖仓一体方案 1. 整体架构 阿里云MaxCompute在原有的数据仓库架构上，融合了开源数据湖和云上数据湖，最终实现了湖仓一体化的整体架构（图11）。...2）统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。...构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理...企业可以使用湖仓一体化的数据中台能力，优化数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势。 使用数据湖做集中式的原始数据存储，发挥数据湖的灵活和开放优势。
「 AllData数据中台 - 主页 」「 湖仓一体化平台 - 功能描述 」1、AllData数据同步平台基于开源项目kyuubi核心技术建设。...2、在数据同步与处理方面，湖仓一体化平台展现了其强大的实力。它能够实时捕获并同步各类数据源的变化，确保数据的及时性和准确性。...3、在生态集成方面，湖仓一体化平台与Hive、Trino、Presto等大数据主流计算引擎深度整合，为用户提供了统一的数据存储和访问接口。...5、kyuubi湖仓一体化平台以其强大的功能、高效的处理能力、良好的生态集成以及卓越的存储与查询性能，成为了适用于各种大数据场景的存储解决方案。...「 湖仓一体化平台 - 模块功能汇总 」「 湖仓一体化平台 - 功能点展示 」「 湖仓查询 」统计概览「 湖仓查询 」管理中心-会话中心「 湖仓查询 」管理中心-操作中心「 湖仓查询 」管理中心-引擎中心
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？...那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？...由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 2.湖仓一体化为什么诞生？...是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性，将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本？那么湖仓一体化就是答案！ 3.湖仓一体化是什么？...4.湖仓一体化的好处是什么？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。
随着湖仓技术的持续演进，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，湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配，各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案...通过本次分享，听众可以了解新一代湖仓湖仓融合架构、物化视图等方向的前沿技术。...出品人：程广旭 腾讯 TEG 数据平台部 专家工程师 个人介绍：腾讯大数据 OLAP 平台技术负责人，Apache HBase/InLong PMC 成员，有10年大数据相关工作经验，专注在 OLAP...介绍数据湖与实时数仓之间的异同以及湖仓融合的意义、常见湖仓融合方案的优劣 2. 解析腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点，以及如何将实时数仓演变成新的实时湖仓融合架构 3....腾讯大数据后续如何更进一步升级湖仓融合架构 听众收益： 1. 了解当前数据湖及实时数仓的优劣，并了解腾讯大数据是如何解决当前湖仓融合的痛点 2.
大模型以及生成式AI的应用，带动了对更轻松、更精确的数据管理的需求；此外，实时数据处理、流数据处理类工作负载的增长，也是这个市场增长的关键驱动力。...腾讯云大数据通过数据仓库 TCHouse 和数据湖计算 DLC 助力企业快速落地实时湖仓技术。...、低成本、一体化存储的优势，以及云数仓 TCHouse 提供的高性能查询优势。...在开发治理方面， WeData 提供了一站式的数据开发治理解决方案，融合了包含数据集成、DataOps 数据开发，运维能力，以及数据建模、数据资产、数据质量、数据安全、数据服务等一系列数据管理和治理能力...同时，面向金融、政企等行业，腾讯云 TBDS 全新升级云原生湖仓一体架构，在超大集群扩展、资源租户级隔离、存算分离下性能、金融级安全及自主技术创新等方面显著提升。
我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。...Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。除其他外，该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。...基于 Delta 格式和 Databricks 工具，该公司正在尝试为数据湖和数据仓库混合方法传播一种新颖的“Data Lakehouse”范式概念。...这是 Snowflake 向数据湖范式方向扩展其解决方案的方式之一。如今，它提供了用于实时数据摄取的高效工具等。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。
我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。...具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。...数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同...除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。
五、汽车之家湖仓一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk，介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖仓一体架构，将数据可见性提升至分钟级；从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg...基于 Hive 的数据仓库的痛点 原有的数据仓库完全基于 Hive 建造而成，主要存在上述三大痛点。 2....Iceberg 关键特性 Iceberg 主要有四大关键特性：支持 ACID 语义、增量快照机制、开放的表格式和流批接口支持。...02 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践 湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓，数据有着打通的元数据的格式，它可以自由的流动，也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1....总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore； 总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。
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