数据入湖是指将数据导入到数据湖中的过程。数据湖是一个集中存储企业所有数据的大型存储库,可以用于分析、挖掘和报告。数据入湖的方式有以下几种:
数据入湖的优势包括:
数据入湖的应用场景包括:
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这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...数据处理其实有批量(batch)和流式计算(real - time)两种方式。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分,在上图链路中以数据存储为轴心,数据获取与数据处理其实是入湖部分,数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。...总结来看,整体数据湖链路中定制化程度最高,使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分(指数据获取和入湖前的数据处理)。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...化封装为数据入湖,数据出湖提供更多能力拓展。
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。...02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖,这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路,前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar,再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分:首先有一个全量同步作业,会通过Spark做一次全量数据拉取,这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步,避免对主库的影响,然后写到Hudi。
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。...CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖,这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路,前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar,再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路,因为我们我们做Spark的团队,所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分:首先有一个全量同步作业,会通过Spark做一次全量数据拉取,这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步,避免对主库的影响,然后写到Hudi。
hadoop-mapreduce-client-core-3.2.0.jar 在yarn上启动flink session集群 首先确保已经配置好HADOOP_CLASSPATH,对于开源版本hadoop3.2.0,可通过如下方式设置...hudi数据湖 创建kafka源表 create table stu3_binlog_source_kafka( id bigint not null, name string, school...image.png 统计数据入hudi情况 create table stu3_binlog_hudi_view( id bigint not null, name string, school...image.png 实时查看数据入湖情况 接下来我们使用datafaker再次生成测试数据。...charset=utf8 stu3 100000 --meta meta.txt Copy 实时查看数据入湖情况 create table stu3_binlog_hudi_streaming_view
照片拍摄于2014年夏,北京王府井附近 大家好,我是一哥,今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...1,数据入湖环境准备 以Flink SQL CDC方式将实时数据导入数据湖的环境准备非常简单直观,因为Flink支持流批一体功能,所以实时导入数据湖的数据,也可以使用Flink SQL离线或实时进行查询...; b)实时方式 SET execution.type=streaming; SELECT COUNT(*) FROM IcebergTable; 2,数据入湖速度测试 数据入湖速度测试会根据环境配置...数据入湖分为append和upsert两种方式。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2,准实时数仓探索 本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述,在完成实时数据入湖SQL化的功能以后,入湖后的数据有哪些场景的使用呢?
大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下: 容量——庞大的数据量是否变得难以管理? 多样性——结构化表格?半结构化 JSON?完全非结构化的文本转储?...准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时,我们如何保持准确性和准确性? 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。...这些数据可能都是完全相关和准确的,但如果用户找不到他们需要的东西,那么湖本身就没有价值。从本质上讲,数据淹没是指数据量如此之大,以至于您无法找到其中的内容。...框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用,一些是无法辨认的原始数据,需要在使用之前进行仔细分析。...文件夹结构本身可以任意详细,我们自己遵循一个特定的结构: 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点,每个数据源都有子文件夹。
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理...为了解决Kappa架构的痛点问题,业界最主流是采用“批流一体”方式,这里批流一体可以理解为批和流使用SQL同一处理,也可以理解为处理框架的统一,例如:Spark、Flink,但这里更重要指的是存储层上的统一...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”,这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点:存储数据类型数据仓库是存储数据,进行建模,存储的是结构化数据;数据湖以其本源格式保存大量原始数据,包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构,因此提高了数据模型定义的灵活性,可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
离线数据集成以 DataX 为主,本文主要介绍实时数据集成方案。 2017 年,基于 Jstorm + Canal 的方式实现了第一个版本的实时数据集成方案。...image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。...Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据,确保数据的最终一致性; 需要两套计算引擎,再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖 Hudi 中,过程涉及组件多、链路长,且消耗资源大...select 的方式读取全量数据,读取到上图中 s1、s2、 s3、s4 四条数据。...,也将这条数据的 GTID 存储到 state 并把这条数据下发; 通过这种方式,很好地解决了数据冲突的问题,最终输出到下游的数据是不重复且按历史顺序发生的。
随着实时平台的稳定及推广开放,各种使用人员有了更广发的需求: •对实时开发来说,需要将实时sql数据落地做一些etl调试,数据取样等过程检查;•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系,对实时数据进行分析和洞察...,比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析,而不是仅仅看一些高度聚合化的报表;•业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动,实现业务闭环;•针对部分需求,需要将实时数据落地后,结合其他数仓数据...总的来说,实时平台输出高度聚合后的数据给用户,已经满足不了需求,用户渴求更细致,更原始,更自主,更多可能的数据 而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中,因此,基于这些需求演进,实时平台开始了实时数据落地的探索实践...•ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一 我们当时做了通用的落数据通道,通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成,数仓开发入口为统一调度平台,将落数据的需求转化为对应的Shell参数,启动脚本后完成数据的落地...当时Flink+Hudi社区还没有实现,我们参考Flink+ORC的落数据的过程,做了实时数据落地的实现,主要是做了落数据Schema的参数化定义,使数据开发同事能shell化实现数据落地。 4.
写入方式 1.1 CDC Ingestion 有两种方式同步数据到Hudi 使用Flink CDC直接将Mysql的binlog日志同步到Hudi 数据先同步到Kafka/Pulsar等消息系统,然后再使用...,所以会导致数据不一致。...snapshot data部分使用Bulk insert方式完成。...,确保数据不丢失。...读取方式 4.1 Streaming Query 默认是Batch query,查询最新的Snapshot Streaming Query需要设置read.streaming.enabled = true
架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全,下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现,下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库,用于存储所有结构化和非结构化数据...数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据,这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量,擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。...数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符,并对其进行标记,以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。 数据仓库 数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。
WeData 数据集成完全基于 Apache InLong 构建,本文阐述的 InLong 数据入湖能力可以在 WeData 直接使用。...关于 Apache Iceberg Apache Iceberg 是一种数据湖管理库,其设计简单、易用,并具备强大的查询和分析能力。...它解决了数据湖的成本效益和使用复杂性的问题,同时还提供了数据管理与访问的解耦、数据的可见性和一致性保证、快照和时间旅行查询等特性。...在各种数据湖的场景中,Iceberg 都能够发挥重要的作用,提高数据湖的可用性和可靠性,同时也为用户带来了更好的数据管理和查询体验。...Sort on Flink 入 Iceberg 上图为 Sort on Flink 主要流程,入 Iceberg 任务由三个算子一个分区选择器组成,Source 算子从源端拉取数据, Key Selector
》,带了新的数据入仓入湖架构。...如何简化实时数据入湖入仓》总结为以下四点: 1.全增量切换问题 该CDC入湖架构利用了 Hudi 自身的更新能力,可以通过人工介入指定一个准确的增量启动位点实现全增量的切换,但会有丢失数据的风险。...3.Schema 变更导致入湖链路难以维护 表结构的变更是经常出现的事情,但它会使已存在的 FlinkCDC 任务丢失数据,甚至导致入湖链路挂掉。...4.整库入湖 整库入湖是一个炙手可热的话题了,目前通过 FlinkCDC 进行会存在诸多问题,如需要定义大量的 DDL 和编写大量的 INSERT INTO,更为严重的是会占用大量的数据库连接,对 Mysql...此外 Dinky 还支持了整库同步各种数据源的 sink,使用户可以完成入湖入仓的各种需求,欢迎验证。
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。...例如,只能以产品支持的方式从数据仓库解决方案中检索数据。此外,我们需要以一种或另一种方式为数据的检索付费。数据仓库解决方案也可能成为数据处理的资源瓶颈。最近,在解决后一个限制方面取得了重大进展。...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。...通过这种方式,所有数据既可以用于快速实验的原始格式,也可以用于报告的结构格式。 这样,我们可以利用这两种方法的优势。
TIS采用两种方式实现数据入湖: 1....DeltaStreamer: 该方法实现批量数据导入,通过DataX将数据表中数据以avro格式导入到HDFS中,之后启动DeltaStreamer通过Spark RDD消费HDFS中的原始数据进行数据入湖...表结构,这样就保证Hudi表数据结构统一):基于Flink Stream API的方式来实现增量数据同步功能,优点是可以保证数据源和Hudi表保证低延时同步(一个CheckPoint周期之内),缺点是当利用该种方式结合...推荐用户在实际生产环境中将以上两种方式结合使用,初次构建Hudi,数据湖表需要导入历史全量数据,这时采用第一种DeltaStreamer批量导入历史全量数据。...Hadoop 2.7.3 Apache Flink tis-1.13.1(基于Flink 1.13.1 定制,解决不同组件Source,Sink之间可能存在的三方依赖包冲突) 创建MySQL到Hudi千表入湖通道
摘要:本文介绍了我们基于 Dlink 来建设 FlinkCDC 流式入湖 Hudi Sync Hive 的实践分享。...内容包括: 背景资料 准备部署 数据表 调试 结论 一、背景资料 Apache Hudi (发音为“ hoodie”)是下一代流式数据湖平台。...Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入到数据库中。...查看 hdfs 路径下数据 7. 查看 Hive 表 8. 更新数据操作 UPDATE `order`....五、结论 通过 Dlink + Flink-CDC + Hudi 的方式大大降低了我们流式入湖的成本,其中 Flink-CDC 简化了传统 CDC 的架构与建设成本,而 Hudi 高性能的读写更有利于频繁变动数据的存储
数据入湖 数据入湖有一定的标准,包括明确数据owner,发布数据标准,认证数据源、定义数据密级、评估数据质量和注册元数据。...数据入湖的方式 有物理入湖和虚拟入湖,物理入湖是指将数据复制到数据湖中,包括离线数据集成和实时数据集成两种方式。如果你对报表实时性要求很高,比如支撑实时监控类报表,那就需要入实时区。...对报表实时性要求不高的,比如支撑年月季度等统计报表,可以入离线区。 虚拟入湖指原始数据不在数据湖中进行物理存储,而是通过建立对应虚拟表的集成方式实现入湖,实时性强,一般面向小数据量应用。...贴源or整合 贴源入湖是指入到SDI层,SDI层基本就是copy原系统数据一份,不做多余的处理。而贴源整合是入到DWI层,DWI层会遵从三范式,做多源整合,维度拉通等处理。...数据集成(ETL工具) 这种出湖方式不普遍适用,一般情况下数据湖的数据是不允许搬家的。
什么是数据湖 数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。 原始数据是指尙未针对特定目的处理过的数据。数据湖中的数据只有在查询后才会进行定义。...有些数据也可能为了不同用途而多次使用,同时也有数据会为了特定目的不断优化,这就让我们难以用不同的方式重复使用数据。 如何理解数据湖的概念?...数据从多种来源流入湖中,然后以原始格式存储。 数据湖和数据仓库的差别是什么? 数据仓库可提供可报告的结构化数据模型。这是数据湖与数据仓库的最大区别。...数据湖架构 数据湖采用扁平化架构,因为这些数据既可能是非结构化,也可能是半结构化或结构化,而且是从组织内的各种来源所收集,而数据仓库则是把数据存储在文件或文件夹中。数据湖可托管于本地或云端。...鉴于其架构特点,数据湖可大规模扩展,能达到艾字节。这一点很重要,因为创建数据湖时,您通常并不知道需要保存的数据量。传统数据存储系统就无法以这种方式扩展。
数据湖改变了原有工作模式,鼓励人人了解、分析数据;而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式,可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新。 ?...3)工作合作方式 传统的数据仓库的工作方式是集中式的,业务人员给需求到数据团队,数据团队根据要求加工、开发成维度表,供业务团队通过BI报表工具查询。...4.5 数据湖 vs 数据治理 传统方式下,数据治理工作往往是在数据仓库中。那么在构建企业级数据湖后,对数据治理的需求实际更强了。...因为与”预建模”方式的数仓不同,湖中的数据更加分散、无序、不规格化等,需要通过治理工作达到数据”可用”状态,否则数据湖很可能会”腐化”成数据沼泽,浪费大量的IT资源。...5.1 数据接入 在数据接入方面,需提供适配的多源异构数据资源接入方式,为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。提供如下能力: 数据源配置:支持多种数据源,包括但不限于数据库、文件、队列、协议报文等。
优点:数据湖改变了原有工作模式,鼓励人人了解、分析数据;而不是依赖于专门的数据团队的”供给”方式,可以提升数据运营效率、改善客户互动、鼓励数据创新。 ?...工作合作方式 传统的数据仓库的工作方式是集中式的,业务人员给需求到数据团队,数据团队根据要求加工、开发成维度表,供业务团队通过BI报表工具查询。...数据湖 vs 数据治理 传统方式下,数据治理工作往往是在数据仓库中。那么在构建企业级数据湖后,对数据治理的需求实际更强了。...因为与”预建模”方式的数仓不同,湖中的数据更加分散、无序、不规格化等,需要通过治理工作达到数据”可用”状态,否则数据湖很可能会”腐化”成数据沼泽,浪费大量的IT资源。...数据接入 在数据接入方面,需提供适配的多源异构数据资源接入方式,为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。提供如下能力: 数据源配置:支持多种数据源,包括但不限于数据库、文件、队列、协议报文等。
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