数据入湖完整性是指在将数据导入数据湖时,需要确保数据的准确性、完整性和一致性。数据湖是一个集中存储原始数据的地方,用于支持数据分析、报告和其他数据驱动的决策。
在将数据导入数据湖时,需要考虑以下几个方面:
为了确保数据入湖的完整性,可以使用腾讯云数据湖产品,该产品提供了一系列的数据处理和治理功能,可以帮助用户确保数据的准确性、完整性和一致性。同时,腾讯云数据湖产品还提供了一系列的安全和访问控制功能,可以帮助用户确保数据的安全性和可控性。
作为业界首个一站式、全场景海量数据集成框架,Apache InLong(应龙) 提供了自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力,方便业务快速构建基于流式的数据分析、建模和应用。目前 InLong 正广泛应用于广告、支付、社交、游戏、人工智能等各个行业领域,服务上千个业务,其中高性能场景数据规模超百万亿条/天,高可靠场景数据规模超十万亿条/天。InLong 项目定位的核心关键词是“一站式”、“全场景”和“海量数据”。对于“一站式”,我们希望屏蔽技术细节、提供完整数据集成及配套服务,实现开箱即用;对于“全场景”,我们希望提供全方位的解决方案,覆盖大数据领域常见的数据集成场景;对于“海量数据”,我们希望通过架构上的数据链路分层、全组件可扩展、自带多集群管理等优势,在百万亿条/天的基础上,稳定支持更大规模的数据量。
数元灵科技专注于一站式湖仓智能平台新基建,公司基于国产唯一开源湖仓框架 LakeSoul,打造了集处理、分析、智能于一体的现代湖仓数据智能架构,服务于烟草、航空、机场、金融等多个社会基础行业,提供低成本实时数据中台、实时BI分析、智能推荐、智能文本生成等多种解决方案,致力于为企业最大程度挖掘数据价值赋能业务,服务新基建,让数据智能触手可及。目前数元灵已通过工信部国产信创认证、海光国产生态认证、信息安全管理认证、CMMI等认证,荣获中关村高新技术企业、国家高新技术企业等政府荣誉。数元灵目前人员30人左右,年营收近千万。
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶,甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月,大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日,Databricks 在其官方博客发布声明,表示其数据湖仓(lake house)技术创下 TPC-DS 基准测试新记录,并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中,Databricks 声称这是一
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。
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。
最近得益于区块链在金融领域的火爆效应,Crypto-based currency&transaction改变了金融圈原本“数字货币=数字游戏”的印象,密码学货币不再只是数字货币,它还被赋予了“防篡改、
Apache Hudi是一个基于数据库内核的流式数据湖平台,支持流式工作负载,事务,并发控制,Schema演进与约束;同时支持Spark/Presto/Trino/HIve等生态对接,在数据库内核侧支持可插拔索引的更新,删除,同时会自动管理文件大小,数据Clustering,Compaction,Cleanning等
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今天笔者将分享一位大神关于 Delta Lake 的演讲内容。这位是 Apache Spark 的 committer 和 PMC 成员,也是 Spark SQL 的最初创建者,目前领导 Databricks 团队,设计和构建 Structured Streaming 和 Databricks Delta,技术涉及分布式系统、大规模结构化存储和查询优化等方面。
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
在过去三年中,由于用户和内容的增长,Notion 的数据增长了 10 倍,以 6-12 个月的速度翻了一番。要管理这种快速增长,同时满足关键产品和分析用例不断增长的数据需求,尤其是我们最近的 Notion AI 功能,意味着构建和扩展 Notion 的数据湖。以下来介绍我们是如何做到的。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
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。”
说实在的,人工智能这个概念有些过于高大上,从大的方面包括深度学习、机器学习、强化学习等等,而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习,监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做,什么都能迎合的上。
从数据库到数据仓库,最后到数据湖[1],随着数据量和数据源的增加,数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2],将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看,数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0,该趋势可能会增长,该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能,使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析,将会推动该领域创新。
在云中启用数据和分析可以让您拥有无限的规模和无限的可能性,以更快地获得洞察力并利用数据做出更好的决策。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。与云数据湖和云数据仓库相比,云数据湖提供了显着的可扩展性、敏捷性和成本优势。
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。
【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。
使用 TapData,化繁为简,摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰,轻量代替 OGG、DSG 等同步工具,「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳,加速仓内数据流转,帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处,将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力,优化用户体验的同时,也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑,力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在汽车制造行业做出的实践以及展望。
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。
八月再见,九月你好,今天是九月八日,新学年开始,Cloudera正式发布CDP Base 7.1.9和Cloudera Manager 7.11.3。此版本首次在CDP PvC Base上引入强大的Open Data Lakehouse分析功能,同时它和CDP Base 7.1.7一样,也是一个长期支持版本(long-term release, LTS),EOS的时间为2027年九月。
数据湖仓库架构的普及性持续增加,这一点毫不令人惊讶。它们无缝集成数据湖和数据仓库的优点的潜力,承诺为数据处理和分析带来变革性的体验。然而,这种方法也存在缺陷。本文检验了这些挑战,如查询性能和高成本,并确定了帮助数据湖仓库解决它们的新技术。
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。
作为一种新兴架构,湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势,也正因如此,无论在技术圈还是资本圈,湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
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。
机器之心发布 机器之心编辑部 国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本,让数据智能触手可及。 湖仓一体作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。LakeSoul 是数元灵科技研发的,国产唯一的开源数据湖存储框架,并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求,深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现
后来,为了更有效率的记事和工作,数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查,应对联机事务。
Building The Real-time Datalake at ByteDance (00:00:00-00:22:47)
Aberdeen 的一项调查表明,实施数据湖的组织比同类公司在有机收入增长方面高出 9%。这些领导者能够进行新类型的分析,例如通过日志文件、来自点击流的数据、社交媒体以及存储在数据湖中的互联网连接设备等进行机器学习。这有助于他们通过吸引和留住客户、提高生产力、主动维护设备以及做出明智的决策来更快地识别和应对业务增长机会。
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。
一、数字化转型面临的痛点问题 1.指标口径不统一 产品部门和财务部门一起开会给老板汇报,APP下单用户数产品1021W,财务1000W,产品说我的数据是数据团队出的,财务说我的也是,那数据为什么不
开源数据峰会上最有趣的会议之一是三级数据工程师 Ankur Ranjan 和高级数据工程师 Ayush Bijawat 的演讲,介绍他们在领先零售商沃尔玛中使用 Apache Hudi。
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。
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。
首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广,可以做一些数据同步、数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 有些人认为,“大数据”这一词汇不过是企业营销时的大肆炒作。但即使是那些接受大数据概念的人,也需要消除某些大数据误区。 全球领先的信息技术研究和咨询公司Gartner指出,大肆宣传大数据概念,使企业在选择适当的行动方案时,受到更多困扰,但对消除一些仍存在的误区却毫无帮助。 例如,80%的数据是非结构化的,这是错误的;又如高级分析功能只是更复杂形式的普通分析,分析公司Gartner指出,这也是不正确的。 Gartner公司在已发布的两篇报告《大数据对分析功能影响中的主要误区
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:
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。
无论是存算分离还是存算一体,client对于查询的正确性要求都是一致的,没有哪个客户会因为所谓的“架构优势”牺牲正确性,即使是ANN这样的‘近似查询’。而对于存算分离的架构,由于“存”和“算”发生的进程是不同的,那么如何保证数据的完整性&&一致性就是一个相比于存算一体更复杂的问题。本文从这个问题出发,介绍milvus是怎么在存算分离架构下保证查询数据的完整性,一致性和实时性的。本文涉及到一些前置知识,如果对读者造成困惑,可以参考MrPresent-Han:Milvus 存算分离系列-1:milvus架构简介
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。
数据库技术涵盖了一系列用于组织、存储、检索和管理数据的技术。以下是数据库技术的一些关键方面:
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。
主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。
数据湖听起来很简单:把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统――Hadoop集群或内存解决方案,那样业务部门就能访问数据,获取新的洞察力。不过,与IT行业的许多技术一样,现实比梦想困难
本文探讨了 Data Fabric 的内容、原因、方式和人员,包括 Data Fabric 架构、挑战、优势、核心功能、供应商等。
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。
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