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数据中台vs湖仓一体

数据中台和湖仓一体是两种不同的数据存储和处理方法。数据中台是一种数据管理架构，它提供了一个统一的数据处理和分析平台，以支持数据驱动的决策。数据中台通常包括数据集成、数据治理、数据分析和数据应用等组件。

湖仓一体是一种数据存储和处理方法，它将数据湖和数据仓库整合在一起，以提高数据处理的效率和准确性。数据湖是一种用于存储和管理原始数据的大型数据存储库，而数据仓库则是一种用于存储和分析汇总数据的数据存储库。湖仓一体通常包括数据摄取、数据处理、数据存储和数据查询等组件。

数据中台和湖仓一体都是非常重要的数据管理方法，它们各自有自己的优势和应用场景。数据中台适用于需要进行实时数据分析和决策的场景，而湖仓一体则适用于需要进行大规模数据处理和存储的场景。

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数据中台：腾讯云数据中台
湖仓一体：腾讯云数据仓库

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数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设，将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute...可以说，作为最早数据中台概念的提出者，阿里巴巴的数据中台得益于数据仓库的架构。 ? 四、数据湖 VS 数据仓库综上，数据仓库和数据湖，是大数据架构的两种设计取向。...整体架构还具备统一的数据安全、管理和治理等中台能力。 ? 针对第五章提出的湖仓一体的三个关键问题，MaxCompute实现了以下4个关键技术点。...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。

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万字详解数据仓库、数据湖、数据中台和湖仓一体

本文目录：一、前言二、概念解析数据仓库数据湖数据中台三、具体区别数据仓库 VS 数据湖数据仓库 VS 数据中台总结四、湖仓一体目前数据存储方案 Data Lakehouse（湖仓一体...数据仓库 VS 数据中台数据仓库和传统的数据平台，其出发点为一个支撑性的技术系统，即一定要先考虑我具有什么数据，然后我才能干什么，因此特别强调数据质量和元数据管理；而数据中台的第一出发点不是数据而是业务...四、湖仓一体有人说“湖仓一体成为下一站灯塔，数仓、数据湖架构即将退出群聊”。...Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性...避免传统的数据湖、数据仓库之间的数据移动，将原始数据、加工清洗数据、模型化数据，共同存储于一体化的“湖仓”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务，又能承载分析报表、批处理

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数据湖与湖仓一体架构实践

性能 Poor High High 四、数据仓库VS数据湖企业正在从各种来源收集海量数据，这些数据远远超出传统关系数据库可处理的范畴。...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...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。...架构收益 - 准实时数仓上方也提到了，我们支持准实时的入仓和分析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储，是真正的批流一体。

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基于湖仓一体构建数据中台架构

数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。...湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。...Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。...湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用；而仓里的“隐性价值”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。...湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。

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数据湖仓一体的好处

其次，您可以订阅数据湖仓服务，例如软件即服务 (SaaS)。本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征，介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。...PaaS 数据湖仓平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。...SaaS 数据湖仓软件即服务 (SaaS) 数据湖仓部署是作为服务提供的交钥匙解决方案。例如，最近发布的 CDP One数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品（亚马逊网络服务）。...数据湖仓一体的好处运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。...CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品，可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。

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湖仓一体详解

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？...一种常见的解决方案是结合数据湖和数据仓库优势，建立湖仓一体化，进而解决了数据湖的局限性：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...而当使用湖仓一体架构后，两个团队可以在同一数据架构上进行工作，避免不必要的重复。数据停滞：在数据湖中，数据停滞是一个最为严重的问题，如果数据一直无人治理，那将很快变为数据沼泽。...我们往往轻易的将数据丢入湖中，但缺乏有效的治理，长此以往，数据的时效性变得越来越难追溯。湖仓一体的引入，对于海量数据进行治理，能够更有效地帮助提升分析数据的时效性。...潜在不兼容性带来的风险：数据分析仍是一门兴起的技术，新的工具和技术每年仍在不停地出现中。一些技术可能只和数据湖兼容，而另一些则又可能只和数据仓库兼容。湖仓一体的架构意味着为两方面做准备。

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数据中台与湖仓一体能碰出怎样的火花？网易数帆实时数据湖Arctic的新探索

数据中台也要从离线为主走向实时化，湖仓一体是第一步。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。...这是作为网易公司基础软件团队的网易数帆首次对外发布在湖仓一体方向的进展，同时宣布的还有网易数帆有数实时数据中台战略。...它和湖仓一体、数据中台之间的关系要怎么理解？马进表示，逻辑数据湖与湖仓一体是同一场景下的两个解决方案，本质上来说都是为中台服务的。...基于湖仓一体方案，底层存储在物理上就是统一的，都基于数据湖，上层也必然是统一的。可以认为，这两个方案都是服务于整个中台，去构建一个统一的数据中台的治理逻辑。...马进坦言，去年准备做湖仓一体的时候，就面临比较大的阻力，因为数据中台团队也有自己的规划，比如前面提到的逻辑数据湖，而湖仓一体是从另外一个角度去解决问题。

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湖仓一体：基于Iceberg的湖仓一体架构在B站的实践

本文主要介绍为了应对以上挑战，我们在湖仓一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要湖仓一体在讨论这个问题前，我们可能首先要明确两个概念：什么是数据湖？什么是数据仓库？...湖仓一体是近两年大数据一个非常热门的方向，如何在同一套技术架构上同时保持湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。...在B站，基于我们之前的技术栈和实际的业务场景，我们选择了第二个方向，从数据湖架构向湖仓一体演进。...我们基于Iceberg构建了我们的湖仓一体架构，在具体介绍B站的湖仓一体架构之前，我觉得有必要先讨论清楚两个问题，为什么Iceberg可以构建湖仓一体架构，以及我们为什么选择Iceberg？...Magnus是我们湖仓一体架构的核心组件，它负责管理优化所有的Iceberg表中的数据。

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数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较

数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢？提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点，供数据团队考虑。...3.6 湖仓一体的好处湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。...易于数据版本控制、治理和安全性：数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性，从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。...尽管数据湖仓一体结合了数据仓库和数据湖的所有优点，但我们不建议您为了数据湖仓一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求？从头开始构建湖仓一体可能很复杂。...数据可观测性为存储所有类型数据的任何仓库、数据湖或湖仓一体中的数据管道中的问题提供端到端监控和警报。

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别说你懂湖仓一体

为此，这篇文章我们将主要分析： 1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么？ 2、架构演进，为什么说湖仓一体代表了未来？ 3、现在是布局湖仓一体的好时机吗？...01：数据湖+数据仓≠湖仓一体在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。正式切入主题前，先跟大家科普一个概念，即大数据的工作流程是怎样的？...依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，在用于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力...02：为什么说湖仓一体是未来？回归开篇的核心问题：湖仓一体凭什么能代表未来？关于这个问题，我们其实可以换一个问法，即在数据智能时代，湖仓一体会不会成为企业构建大数据栈的必选项？

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湖仓一体，技术“缝合怪”？

随着技术的不断发展，我们预计湖仓一体化将在未来的企业数据战略中扮演越来越重要的角色。具体怎么实现湖仓一体？既然湖仓一体这么好，那么，应该怎么样来实现湖仓一体呢？...：奇点云、Aloudata (大应科技) 等；数据中台厂商：网易数帆、袋鼠云、滴普科技等。...数据治理在湖仓一体化的架构中，强大的数据治理策略是必不可少的，这包括确保数据的质量、安全性和合规性。数据治理还涉及到有效的元数据管理，这对于追踪数据湖中的数据源、格式和使用情况至关重要。...随着数据的角色在企业决策中变得日益重要，湖仓一体化不仅是技术进步的象征，更是企业适应数字化转型的必然选择。...同时，云计算的广泛应用将促进湖仓一体化方案在云原生和多云环境中的适应性，增强其灵活性和扩展性。此外，用户友好性和无缝集成，将成为湖仓一体化解决方案的关键特征。

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数字化转型中数据底座“湖仓一体化”

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。...4.数据中台数据中台：数据中台是聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合，实现数据标准化、集成化、标签化，沉淀共性数据服务能力，以快速响应业务需求，支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营，创造业务价值。...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。...数据中台建立后，会形成数据API，为企业和客户提供高效各种数据服务。...数据中台不是一套软件，也不是一个信息系统，而是一系列数据组件的集合，企业基于自身的信息化建设基础、数据基础以及业务特点对数据中台的能力进行定义，基于能力定义利用数据组件搭建自己的数据中台。

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通用数据湖仓一体架构正当时

数据湖仓一体为云存储中的数据湖添加了事务层，使其具有类似于数据仓库的功能，同时保持了数据湖的可扩展性和成本状况。...通用数据湖仓一体架构通用数据湖仓一体架构将数据湖仓一体置于数据基础架构的中心提供快速、开放且易于管理的商业智能、数据科学等事实来源。...数以千计同时使用数据湖和数据仓库的组织可以通过采用此架构获得以下好处：统一数据通用数据湖仓一体体系结构使用数据湖仓一体作为组织云帐户中的事实来源，并以开源格式存储数据。...Onehouse 提供的托管云服务提供交钥匙体验以构建本博客中概述的通用数据湖仓一体架构。...借助通用数据湖仓一体架构，他们的分析师可以继续使用仓库对湖仓一体中存储的数据进行查询。

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体

从What描述中数据湖和数据仓库的描述可以看出，业内常用的大数据架构基本上就是湖仓一体，即拓宽的数据仓库的功能，也会主动的规范数据的存储和使用。...目前业内的湖仓一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的湖仓一体架构，用户会把热数据（频繁查询）放在数据仓库中，无论在存储和计算上都有大量的优化，计算速度快、成本高；冷数据放在数据湖中，计算慢、成本低，当用户要查询时...也有一些湖仓一体的架构中没有数据仓库产品，仅用了Presto作为查询加速（火山引擎、Bilibili），不过整体架构大致也差不多。...基于Spark/Presto的湖仓一体，查询的效率会低于上述两种，但是可以作为补足上述的部分场景。欢迎交流。参考1 多角度解析：数据湖 VS 数据仓库的根本区别。...链接5 4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台。链接6 大数据发展20年，“仓湖一体”是终局？链接7 B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践。链接8 亚马逊湖仓一体。

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体？

从What描述中数据湖和数据仓库的描述可以看出，业内常用的大数据架构基本上就是湖仓一体，即拓宽的数据仓库的功能，也会主动的规范数据的存储和使用。...目前业内的湖仓一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的湖仓一体架构，用户会把热数据（频繁查询）放在数据仓库中，无论在存储和计算上都有大量的优化，计算速度快、成本高；冷数据放在数据湖中，计算慢、成本低，当用户要查询时...也有一些湖仓一体的架构中没有数据仓库产品，仅用了Presto作为查询加速（火山引擎、Bilibili），不过整体架构大致也差不多。...参考资料： 1.多角度解析：数据湖VS数据仓库的根本区别 2.深度对比Delta、Iceberg和Hudi三大开源数据湖方案 3.2万字详解数据湖：概念、特征、架构与案例 4.详解数据湖，概念、特征、架构...、方案、场景以及建湖全过程 5.4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台 6.大数据发展20年，“仓湖一体”是终局？

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AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？

现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...bucket/prefix/partition-path' Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成，然后原生集成到AWS上不同云产品，如Athena、Redshift，可以看到Hudi作为数据湖格式层衔接了云原生数据湖与数据仓库...，可用于打造湖仓一体底层通用格式，Hudi生态也越来越完善，也欢迎广大开发者参与Apache Hudi社区，一起建设更好的数据湖，Github传送门：https://github.com/apache/

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数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台的应用

我们生活在数据的时代，多了解一些数据方面的知识，能够帮助自己更好的发展，还能够推动企业的发展，相信很多人都知道数据湖和数据中台，因为它们在日常生活当中是比较常见的，以下就是关于数据湖和数据中台的区别。...数据湖和数据中台的区别数据湖和数据中台听起来有些相似，但是数据湖和数据中台的区别还是挺大的。数据湖主要用来存储数据，这些数据是原始格式的，数据湖能够存储结构化的数据、二进制数据等等。...数据湖和数据中台的应用数据湖能够应用的领域是非常广泛的，它能够构建数据收集和数据服务等等，所以能够应用在物流的领域，因为物流的数据是非常多，而且变化会非常的快，而数据库则可以将平台的数据进行整合。...数据湖还可以应用在交付领域和制造领域等等。而数据中台可以应用在企业的管理当中，它可以解决各部门数据重复开发的问题，而且有些数据使用成本是比较高的，但是数据中台的成本并不是特别的高。...数据湖和数据中台的区别是什么呢？

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Streaming与Hudi、Hive湖仓一体！

Hudi介绍概述架构图核心概念 Timeline 文件布局索引表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 湖仓一体...Hudi是这样处理的：延迟到达的数据，Upsert操作将新的数据生成到之前的时间段（文件夹）中。...hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行启动HDFS集群启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序湖仓一体...userDF.writeStream .queryName("Hudi增量输出同步Hive元数据") userDF.writeStream .queryName("Socket明细数据控制台输出"...Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi Debezium-Flink-Hudi

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7000字，详解仓湖一体架构！

依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，在用于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...一种常见的解决方案是结合数据湖和数据仓库优势，建立湖仓一体化，进而解决了数据湖的局限性：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...05 湖仓一体Data Lakehouse介绍 Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作...Lakehouse技术仍然在发展中，因此上面所述的这些特性也会被不断的修订和改进。 06 湖仓一体化有什么好处？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。...最后，湖仓一体还是一个新兴的方向，很多问题还在探索中，比如哪些数据放在数仓 / 数据湖？更适合有一定探索和创新意愿的企业。

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安全云数据湖仓一体的 10 个关键

数据湖仓一体越来越受欢迎，因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台，并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。...云数据湖仓一体将多个处理引擎（SQL、Spark 等）和现代分析工具（ML、数据工程和商业智能）结合在一个统一的分析环境中。它允许用户快速摄取数据并运行自助分析和机器学习。...数据湖仓一体角色应仅限于管理和管理数据湖仓一体平台，仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富的安全管理员。数据湖仓一体用户不应该将环境暴露于重大风险中。...日志管理：分析云数据湖仓一体中的事件是识别安全事件的关键，也是监管合规控制的基石。日志记录必须以保护欺诈活动更改或删除事件的方式进行。...结论：全面的数据湖仓一体安全至关重要云数据湖仓一体是一个复杂的分析环境，超越了存储，需要专业知识、规划和纪律才能有效保护。

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