这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 2. 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。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。
这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 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。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。
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。...入湖部分是整个数据湖架构的数据源头入口，由于数据湖的高便捷可扩展等特性，它需要接入各种数据，包括数据库中的表（关系型或者非关系型）、各种格式的文件（csv、json、文档等）、数据流、ETL工具（Kafka...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。...然后调用 Put Bucket 接口对拉取的数据进行上传，相关架构及处理流程如下图所示： 05 COS + Serverless 入湖方案优势 简单易用，依托 Serverless 计算，数据入湖将提供一键入湖创建...降低开销，函数在未执行时不产生任何费用，所以对一些无需常驻的业务进程来说，开销将大幅降低。函数执行时按请求数和计算资源的运行时间收费，相比于自建集群部署入湖，价格优势明显。
我们经常会听见数据中心和数据库，因为它在我们的生活当中无处不在，但是很多人可能并不知道数据湖是什么，因为在日常生活中，数据湖似乎并不常见，但是它运用的领域是非常多的，下面将为大家介绍数据湖技术架构。...数据湖技术架构是什么 不管是数据中心还是数据库，它们都有自己的技术架构，数据湖技术架构是什么？...在数据湖的架构当中，较低级别的数据一般是空闲的。如果大家想要知道具体的数据湖技术构架，可以借助图层来理解。 数据湖对企业的作用 数剧湖对于企业的作用是比较多的。...现在的数据湖使用的成本并不高，而且数据湖能够适应企业的一切变化，所以数据湖是比较灵活的。 上面和大家介绍了数据湖技术架构，理解数据湖的技术架构，能够帮助大家更好的理解数据湖，它的技术架构是比较简单的。...我们现在的生活是离不开数据的，数据湖对于企业的作用非常的多，很多企业的发展都离不开数据支持。
，庞大的数据保存就是非常麻烦的问题，数据除了可以保存在各种存储硬件上面之外，现在还引入了数据湖的概念，那么数据湖是什么意思？...数据湖有哪些价值？ 数据湖是什么意思？ 数据湖一开始是由各种大数据厂商提出来的，大家都知道现在数据量是非常庞大的，无论是个人数据还是企业数据都是很重要的，很多人想知道数据湖是什么意思？...数据湖是专门为不同种类数据存储引入的新概念，也就是大家常说的hub集群，对于数据量比较庞大的企业来说，可以进行各种不同种类的存储。 数据湖有哪些价值？...企业中的数据都是属于大数据，数据湖的价值之一就是将企业中不同种类的数据汇总在一起，为企业详细的进行数据分类，从而保证以后更加方便的查看，数据湖的价值之二就是数据分析，不需要预定义的模型就可以直接在数据湖里面进行数据分析...相信大家看了上面的文章内容已经知道数据湖是什么意思了，数据湖的应用还是比较广泛的，在很多中小型公司中都会经常使用到，如果大家对于数据湖这方面有兴趣的话，可以前往我们网站浏览更加相关文章内容哦。
charset=utf8 stu3 10000 --meta meta.txt Copy 备注：如果要再次生成测试数据，则需要将自增id中的1改为比10000大的数，不然会出现主键冲突情况。...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。...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。...3，数据入湖任务运维 在实际使用过程中，默认配置下是不能够长期稳定的运行的，一个实时数据导入iceberg表的任务，需要通过至少下述四点进行维护，才能使Iceberg表的入湖和查询性能保持稳定。...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？...下一个目标当然是入湖的数据分析实时化。比较多的讨论是关于实时数据湖的探索，结合所在企业数据特点探索适合落地的实时数据分析场景成为当务之急。
Pentaho公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)发明了这个术语，他表示，其中一方面是由于对数据湖应该是什么存在着误解。...他从来就没有打算用数据湖来描述从所有企业应用程序获取数据的巨大的Hadoop存储库。 ? 数据湖是什么东东? 狄克逊说：“有人问数据湖是什么时，我告诉他们，它就是你以前在磁带上拥有的东西。...就数据湖而言，那同一基础设施有所帮助，但是一旦你使用该数据来回答你生成的问题，就需要更深入地探究专业信息管理世界。” 所以鉴于数据湖现状，你如何利用它们、为贵企业带来最大优势?...想确定你的数据是否可以建立在传统关系数据库、Hadoop集群或另一种NoSQL替代数据库，关键在于知道自己的业务使用场合将是什么，它需要哪种类型的数据。...如果数据将被转移到企业分析工具，那么你要考虑如何支持数据最佳实践。 诺里斯说：“重点绝不仅仅是数据，而是始终关于你要做什么工作。使用场合是什么，你可以运用什么应用程序来处理该数据以便从中受益。”
本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 •实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践...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....，报表数据给出的稳定性能有一个较大的提升。
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...上述整个流程中存在两个问题：首先，数据多取，存在数据重复，上图中红色标识即存在重复的数据；其次，全量和增量在两个不同的线程中，也有可能是在两个不同的 JVM 中，因此先发往下游的数据可能是全量数据，也有可能是增量数据...如果下发的是全量采集到的数据，且此前没有 Binlog 数据下发，则将这条数据的 GTID 存储到 state 并把这条数据下发；如果 state 不为空且此条记录的 GTID 大于等于状态中的 GTID...，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。
Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。...那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。...对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，在传统的数据仓库当中没有办法实现数据价值挖掘。...与传统的数据仓库相比，Hadoop的分布式架构，实现了既能够处理关系型数据库当中的结构化数据，也能够处理例如视频、音频、图片等非结构化数据，并且还能根据数据任务的规模和复杂程度，实现轻松的扩展。...Hadoop处理大数据，主要通过分布式技术来解决各种类型的数据问题—— 并行化问题：处理数据的应用程序要改造成适合并行的方式； 资源分配管理问题：如何有效的管理提交任务的资源，内存、网络、磁盘等； 容错问题
忙碌本身没意义~~ 今天又重新思考这个问题：我的优势是什么？ 之前总是喜欢去找自己的缺点，然而随着对互联网的认知越来越深入，逐渐发现，最应该做的是让自己的优势更明显，而不是总想着去补短板。...我脑子里浮现出两点：离开职场的野生优势 和 职场优势。自己的野生优势还太弱，所以就从职场优势来思考吧~~ 技术优势 我天生有一种喜欢钻研的精神，对于工作中用到的技能，有很强烈的征服欲望。...； 4、数据量大、sql慢，我就去研究各种参数的原理，这些原理不仅仅是限于表面的涵义，而是从最底层去理解，至少自己能够说服自己。...2、主动为pm拉琐碎的看板，通过她们看数筛选组合的习惯，来思考为啥这样看，而不是那样看？ 3、对业务数据有一些想法和思考时，自己会为自己的想法跑数，思考数据表现为啥是这个样子？ 。。。...都说数据是金矿，那我们做数仓的，可不就是守着一堆堆金矿嘛？ 让自己的优势更加闪闪发光！ 我们的好多短板可能是从小的生活环境、原生家庭多年影响造就的，想要短时间补起来，简直太难，人生很短，不是吗？
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。...Hudi 提供表、事务、高效的升级/删除、高级索引、流式摄入服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据以开放源码文件格式存储 , Apache Hudi 不仅非常适合流式工作负载，而且它还允许您创建高效的增量批处理管道...会自动同步hudi的表结构和数据到hive , 'hive_sync.db' = 'cdc_ods' -- required, hive 新建的数据库名 ,...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
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。...、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。...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。
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问？ 我选择什么数据格式？ 如何管理我的数据湖成本？ 如何监控我的数据湖？...ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？ 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施？ 如何组织我的数据？...出现的一个常见问题是何时使用数据仓库与数据湖。我们敦促您将数据湖和数据仓库视为互补的解决方案，它们可以协同工作，帮助您从数据中获得关键见解。数据湖是存储来自各种来源的所有类型数据的存储库。...设计数据湖的关键考虑因素# 当您在 ADLS Gen2 上构建企业数据湖时，了解您对关键用例的需求很重要，包括 我在数据湖中存储了什么？ 我在数据湖中存储了多少数据？...来回复制数据# 当您拥有多个数据湖时，您需要谨慎对待的一件事是您是否以及如何跨多个帐户复制数据。这会产生一个管理问题，即真相的来源是什么以及它需要有多新鲜，并且还会消耗涉及来回复制数据的事务。
但是需要注意的是，一般java实现事件总线都是建立在观察者模式的基础上的。今天主要为大家介绍一下，到底java事件总线是什么？如果有兴趣可以通过下文做一个了解。 java事件总线是什么？...首先我们需要了解事件总线是什么，它其实就是一种通信方式，可以将它看作是一个桥梁，它能够实现很多通信。例如事件订阅、事件监听和事件发布和存储等等。从功能上来说事件总线是具有非常大的优势的。...观察者模式就是实现发布或者订阅的功能需求，多个观察者可以同时监听一个对象，对象的状态和内容发生改变会给所有的观察者发送信息，这样它们可以实现自动更新。 事件总线的优势是什么？...关于java事件总线是什么，我们在上文做了一些简单的介绍，希望可以帮助大家了解事件总线。同时也会大家介绍了事件总线的优势所在。...事件总线之所以能够被更多用户选择使用，必然是因为它的优势还是非常明显的，能够帮助用户快速便捷地达到想要的结果。
你的前端开发的优势是什么？ 每个前端开发都要有自己的优势，总结一下我的优势，1、工作年限长、经验多；2、基础相对扎实；3、逻辑思维能力合格；4、业务需求分析能合格。...而在这些之下的更基础的能力，则是我的编写程序的逻辑思维能力。 也就是说，逻辑思维能力+需求分析+技术能力，等于我整个的前端开发优势。 回到技术本身来说，想要增强前端开发的优势，最主要的就是“不断的实践、总结、反思”。这三个步骤其实是实践验证理论，理论指导实践的过程。...appleObj = { color:'#f00', shape:circular, size:200, weight:100, quality:100%, number:100 } 这个过程是什么呢...简说编程思想和逻辑思维》 所以，我认为的前端开发的优势，就是看谁能更快更好的抽象出业务模型，提出解决方案。
云数据库rds是什么？...这个问题是很多人都想了解的问题，因为大多数人对于云数据库rds并不是很了解，因为大多数人还停留在自建数据库这种意识上，并没有真正地了解到云数据库的优势，以及云数据库未来的发展趋势，也连带着大家对于云数据库...那么接下来就为大家简单说一下云数据库rds是什么？有哪些优势？ 云数据库rds的意思 云数据库rds是什么？...云数据库RDS的优势 了解了云数据库rds是什么，接下来再来了解一下云数据库RDS的优势。优势主要有三大优势，分别是轻松部署，高可靠性和低成本。...关于云数据库rds是什么，已经为大家做了解答，关于云数据库的优势，相信大家也已经很清楚了，希望大家可以更好地使用云数据库。
前言 CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。...例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。...第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。...需要说明的是通过Flink CDC可以直接将数据Sink到Hudi, 中间无需MSK，但考虑到上下游的解耦，数据的回溯，多业务端消费，多表管理维护，依然建议CDC数据先到MSK，下游再从MSK接数据写入...总结 本篇文章讲解了如何通过EMR实现CDC数据入湖及Schema的自动变更。
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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