数据湖的关键特征与价值 海量数据存储： 面向海量数据存储设计，完全独立于计算框架之外，无需额外的挂载操作，数据可以直接访问，具备极大的灵活性和弹性能力，足以应对数据爆炸式发展，同时支持多层冗余能力，实现数据高可靠与高可用...OSS采用分布式系统框架，扁平命名空间设计，支持无限制的存储规模，并且性能和容量可以随着系统扩展线性拉升。...在未来面向海量数据湖场景下，对象存储OSS非常适合构件海量、高效、安全的数据湖 基于JindoFS+OSS构件高效数据湖 为啥要构件数据湖 大数据时代早期，Apache HDFS是构件具有海量存储能力数据仓库的首选方案...StorageService采用C++语言开发，在对接最新的高性能存储硬件上也有着天然的优势，StorageService的存储后端不仅可以同时对接SSD、本磁盘、OSS满足Hadoop、Spark大数据框架各种海量...并且通过元数据服务提供的视图，对底层文件系统进行分析和处理 通过插件体系无缝兼容EMR引擎，能够使EMR全家桶开箱即用，用户全程无感知，即可体验统一元数据服务，避免原Mysql等存储的可扩展性差的问题。
然后，我将带您了解我们为帮助最好地管理这些风险和挑战而创建的框架。...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。...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。...本质上，原始数据按来源分类，而丰富和策划的数据按目的地分类。 我们创建的框架或我们赋予它的过程没有什么复杂的，但是让每个人都了解它的意图和数据湖的一般用途是非常重要的。
与数据湖相比，Lakehouse 集成了计算框架和 SQL 查询引擎，添加了数据治理能力，支持 Catalog 表管理和先进的作业编排。...比如已经有了 Hive 的数仓存储体系，再引入数据湖的格式，并实现了通过 Hive 对数据湖进行读和写，这种方式就叫做仓外挂湖。...通用数据基础设施蓝图则是一种用于设计企业数据架构的框架，旨在提供一个可扩展、可靠和安全的数据基础设施。...热备的数据继续走 Ledger（MQ 体系），冷备的数据通过 Hive 或者 Presto 去读 Hudi，从而达到同时兼顾实时的场景。...Fairhouse Fairhouse 其实是 Sundeck 提出的一个新的框架或体系，大概会在 2025 年初步完成实现。
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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...无法复用目前已经非常成熟的基于离线数仓的数据血缘、数据质量管理体系。需要重新实现一套数据血缘、数据质量管理体系。Kafka不支持update/upsert，目前Kafka仅支持append。...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
语义能力方面比较吃力 >架构复杂，涉及多个系统协调，靠调度系统来构建任务依赖关系 2.Lambda 架构 >同时维护实时平台和离线平台两套引擎，运维成本高 >实时离线两个平台需要维护两套框架不同但业务逻辑相同代码...>支持实现分钟级到秒级的数据接入，实效性和Kappa 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。
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。...原则上，您可以纯粹在数据湖或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。 我见过大量基于数据湖工具的功能齐全的平台。在这些情况下，可以使用特定于用例的数据库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。
而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 二、数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。...3）延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 三、数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点包括： 数据湖中的数据最接近原生的。...这也主要是因为数据过于原始带来的问题。 四、数据湖与关联概念 4.1 数据湖 vs 数据仓库 数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。...平台化的数据湖架构能否驱动企业业务发展，数据治理至关重要。这也是对数据湖建设的最大挑战之一。...4.6 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。
数据湖 数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。...而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 1 数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。...延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 2 数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点：数据湖中的数据最接近原生的。...这也主要是因为数据过于原始带来的问题。 3 数据湖与关联概念 数据湖 vs 数据仓库 数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。传统的企业数据仓库则强调的是整合、面向主题、分层次等思路。...数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。
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。...为什么出现了数据湖的概念 数据湖可为您保留所有数据，在您存储前，任何数据都不会被删除或过滤。有些数据可能很快就会用于分析，有些则可能永远都派不上用场。...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。...他们还可以利用大数据分析和机器学习分析数据湖中的数据。 虽然数据在存入数据湖之前没有固定的模式，但利用数据监管，你仍然可以有效避免出现数据沼泽。
什么是数据湖？...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。...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。...DM-Data Mart 数据集市， DM层数据来源于DWR层，面向展现工具和业务查询需求。DM根据展现需求分领域，主题汇总。 数据出湖 数据入了湖，自然要出湖，出湖即数据消费。
▲图3-2 数据产品经理的双重身份 03 数据分析体系构成框架 搞清楚了数据分析体系的定义，接下来就是了解如何才能搭建一个完整的数据分析体系。...笔者曾看到部分数据产品经理候选人的简历中经常会写到自己精通数据分析框架的搭建。...坦白地说，单看孤零零的某个或者某些指标是无法解决问题的，此时就需要依靠数据分析框架来解决问题了。 由前面的数据分析体系可知，数据分析体系落地涉及两个维度。...因此好的数据分析框架就是在告诉我们：当下的整体业务是什么样？为什么会这样？应该怎么办？ 回顾前面面试者所说的那几个指标，我们可以发现其根本无法清晰地反映业务上的这三个问题。...当然，这里只介绍了数据分析体系的宏观框架，还未涉及具体的数据分析体系搭建过程，在数据分析实战中还会涉及相应的方法论。
Hadoop 是一个实现了MapReduce 计算模型的开源分布式并行编程框架，程序员可以借助Hadoop 编写程序，将所编写的程序运行于计算机机群上，从而实现对海量数据的处理。...Hadoop 框架如图2 所示： 借助Hadoop 框架及云计算核心技术MapReduce 来实现数据的计算和存储，并且将HDFS 分布式文件系统和HBase 分布式数据库很好的融入到云计算框架中，从而实现云计算的分布式...如下图所示 （HDFS体系结构图）： 2、 Hadoop MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB...一个MapReduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由 Map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。...图2-7 缓存控制体系 图2-7向我们展示了数据魔方在缓存控制方面的设计思路。
是时候将数据分析迁移到云端了。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。...Apache Spark 是基于编码的大数据处理的事实上的标准编程框架。 Databricks 计费本质上是基于使用情况的。您为使用的计算资源付费，仅此而已。...数据库类型功能是专门使用 Delta 文件格式开发的。 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。...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。
是时候将数据分析迁移到云端了。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。...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...确切地说，Synapse 不是一个单一的产品，而是一个提供一组工具作为组件的框架。这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。...因此，我想说 Synapse 框架对微软来说是一项相当成功的投资，至少从技术角度来看是这样。 当我们回到本系列第一篇文章中介绍的数据仓库和数据湖范式区别时，会出现一个有趣的细节。
在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。...Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。...提取：从不同的数据源中提取数据 转换：将数据转换为特定格式 加载：将数据加载到预定义的数据仓库模式、表中 数据湖不需要严格的模式，并在分析之前将数据转换为单一格式。...数据湖的一些有用功能是： 它存储原始数据（原始数据格式） 它没有任何预定义的schema 您可以在其中存储非结构化、半结构化和结构化 它可以处理 PB 甚至数百 PB 的数据量 数据湖在读取方法上遵循模式...(schema )，根据需求对数据进行转换 概括地说，Azure 数据平台体系结构如下所示。
Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾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...无法复用目前已经非常成熟的基于离线数仓的数据血缘、数据质量管理体系。需要重新实现一套数据血缘、数据质量管理体系。Kafka不支持update/upsert，目前Kafka仅支持append。...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。...，Iceberg是一种数据湖解决方案。
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