文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

原生数据湖体系

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...对于云上的客户来说，如何构建自己的数据湖，早期的技术选型也非常重要，随着数据流的不断增加，后续进行架构升级和数据迁移的成本也会增加，在云上使用HDFS构建大规模存储系统，已经暴露出来不少问题，HDFS是...，只有构建满足各种引擎需求的数据湖统一元数据服务视图，才能 实现数据共享，避免其中的额外的ETL成本以及降低链路的延时。...reduce处理数据） 数据湖元数据服务的设计 数据湖元数据服务的设计目标是能够在大数据引擎，存储多样性的环境下，构建不同存储系统、格式和不同引擎统一元数据视图，并且具备统一的权限、元数据、并且需要兼容和扩展开源大数据生态元数据服务...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。

90431

BDCC- 数据湖体系

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。...---- （3）数据湖表格式-读写特性 数据湖表格式在读写上需要关心的几个点: 一是增量查询（Incremental Query），它在构建流数仓或批数仓时是一个非常重要的特性。...近实时 ETL 主要特点是利用数据湖的增量、多版本查询、TimeTravel 等能力进行构建。...最后通过 DWS 层把数据写入到我们需要分析的服务里面。 ---- 4. 湖仓一体 湖仓一体是在构建近实时 ETL 场景的基础之上，按照完整的数据仓库分层模型去建设数仓。...因为数据湖组件实现了批流一体的存储，再通过批流一体的计算引擎，把数据写入到第三方的结果数据库中，从而提供 API 或者其它的服务的能力，去构建湖仓一体。 ---- 4. 数据湖探索 1.

86230
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    QCon 主题演讲：构建数据湖存储体系，助力自动驾驶行业高效训练

    腾讯云技术专家程力和数据湖存储研发负责人严俊明受邀进行专题分享，带大家领略数据湖存储的前沿技术和最佳实践案例。...演讲日程如下 演讲主题：腾讯混合云数据湖GooseFS在高性能计算场景的落地 演讲时间：22年11月26日14:55~15:40 演讲嘉宾：腾讯云技术专家 程力 演讲主题：面向Lakehouse的数据湖存储关键技术及落地实践...演讲时间：22年11月26日16:55~17:40 演讲嘉宾：数据湖存储研发负责人 严俊明 感兴趣的小伙伴点击文章底部“阅读原文”报名吧 ⭐通过演讲您将了解⭐ 业内最前沿的存算分离架构的优势和技术突破点...混合云数据湖模式帮助车企进行GPU训练 云原生数据湖的理解和实践架构 云原生数据湖的关键技术和具体实践案例 扫描海报二维码了解大会详情 点击“阅读原文”报名吧

    49910

    Yotpo构建零延迟数据湖实践

    在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。...在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。...我们希望能够查询最新的数据集，并将数据放入数据湖中（例如Amazon s3[3]和Hive metastore[4]中的数据），以确保数据最终位置的正确性。...采用这种架构后，我们在数据湖中获得了最新、被完全监控的生产数据库副本。 基本思路是只要数据库中发生变更（创建/更新/删除），就会提取数据库日志并将其发送至Apache Kafka[5]。...使用数据湖最大的挑战之一是更新现有数据集中的数据。在经典的基于文件的数据湖体系结构中，当我们要更新一行时，必须读取整个最新数据集并将其重写。

    2.2K30

    【数据湖】在 Azure Data Lake Storage gen2 上构建数据湖

    介绍 一开始，规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。...构建数据湖没有明确的指南，每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。...在之前的博客中，我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性，但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导，涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖...一种简单的方法可能是从几个通用区域（或层）开始，然后随着更复杂的用例的出现而有机地构建。...如果需要提取或分析原始数据，这些过程可以针对此中间层而不是原始层更有效地运行。 使用生命周期管理归档原始数据以降低长期存储成本，而无需删除数据。 结论 没有一种万能的方法来设计和构建数据湖。

    1.4K10

    腾讯云数据湖计算DLC技术指南：构建高效数据湖分析架构

    技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算DLC是一种帮助客户快速构建云端数据湖分析架构的服务，它支持多元化分析场景，减少开发运维成本，并大幅提升数据敏捷度，助力企业数字化决策。...典型场景包括构建云端数据湖、温冷数据灵活分析和数据湖AI等。 三大关键挑战 性能瓶颈：在数据规模快速增长和多样化数据格式的情况下，如何保持高性能的数据处理和分析。...操作指南 构建云端数据湖 多数据源支持 原理说明：腾讯云DLC支持构建多种数据通道，通过统一的数据视图进行计算分析，消除数据孤岛。...成本最优 安全 数据分散，安全风险高 无缝融合腾讯云数据生态，安全可靠 场景化案例 来源：客户实践 案例描述：某电商企业使用腾讯云DLC构建数据湖，通过存算分离和数据冷热分层处理，降低了50%的运维成本...通过本技术指南，用户可以深入了解腾讯云数据湖计算DLC的技术优势，并掌握实施流程。腾讯云DLC通过其高性能、成本优化和开放云生态的特性，为用户提供了一个强大的数据湖分析解决方案。

    40710

    基于Apache Hudi + Linkis构建数据湖实践

    我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。...近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。...hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。....Linkis引入Hudi之后的一些优点和应用介绍 • 实时ETL 将hudi引入到Linkis之后，我们可以直接通过streamis编写实时ETL任务，将业务表近实时地落到hudi，用户看到的最新的数据将是分钟级别的最新数据...，而不是t-1或者几小时前的数据。

    1.2K10

    基于 Apache Hudi 构建分析型数据湖

    对数据湖的需求 在 NoBrokercom[1]，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-SQL 数据库中。这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整。...它的一个组成部分是构建针对分析优化的数据存储层。Parquet 和 ORC 数据格式提供此功能，但它们缺少更新和删除功能。...数据索引 除了写入数据，Hudi 还跟踪特定行的存储位置，以加快更新和删除速度。此信息存储在称为索引的专用数据结构中。...Schema写入器 一旦数据被写入云存储，我们应该能够在我们的平台上自动发现它。为此，Hudi 提供了一个模式编写器，它可以更新任何用户指定的模式存储库，了解新数据库、表和添加到数据湖的列。...默认情况下Hudi 将源数据中的所有列以及所有元数据字段添加到模式存储库中。由于我们的数据平台面向业务，我们确保在编写Schema时跳过元数据字段。这对性能没有影响，但为分析用户提供了更好的体验。

    2.1K20

    【数据湖】塑造湖：数据湖框架

    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。...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。

    1.3K20

    如何通过YashanDB构建企业级数据湖？

    随着企业数据规模的爆炸性增长，如何构建一个高性能、高可用且具备强大分析能力的数据湖成为数据库技术领域的重要课题。...YashanDB作为一款融合了行列混合存储、多部署架构、高级优化器及完善事务管理的数据库系统，具备构建企业级数据湖的颇具优势的技术基础。...YashanDB体系架构与部署形态构建企业级数据湖首先须选择合适的数据库部署形态，以支撑海量数据的持久化存储和高效访问。...分层数据管理与冷热数据分离是构建数据湖的关键，MCOL与SCOL两级列存结构能够充分满足实时数据处理与离线分析的双重需求。SQL引擎与分布式执行优化高性能的数据湖应具备灵活的查询能力和成本优化机制。...建议技术人员将以上核心技术及最佳实践应用于实际项目部署，确保数据湖体系满足长期稳定运行和高效业务支撑的目标。

    12410

    Apache Hudi +MinIO + HMS构建现代数据湖

    我们已经探索了[1] MinIO 和 Hudi 如何协同工作来构建现代数据湖。...这种兼容性代表了现代数据湖架构中的一个重要模式。 HMS集成：增强数据治理和管理 虽然 Hudi 提供开箱即用的核心数据管理功能，但与 HMS 集成增加了另一层控制和可见性。...以下是 HMS 集成如何使大规模 Hudi 部署受益： • 改进的数据治理：HMS 集中元数据管理，在整个数据湖中实现一致的访问控制、沿袭跟踪和审计。这可确保数据质量、合规性并简化治理流程。...hudiDF.select("language").distinct() uniqueLanguages.show() // Stop the Spark session System.exit(0) 构建云原生现代数据湖...Hudi、MinIO 和 HMS 无缝协作，为构建和管理大规模现代数据湖提供全面的解决方案。

    91610

    数据湖（一）：数据湖概念

    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...架构可以称为真正的实时数仓，目前在业界最常用实现就是Flink + Kafka，然而基于Kafka+Flink的实时数仓方案也有几个非常明显的缺陷，所以在目前很多企业中实时数仓构建中经常使用混合架构，没有实现所有业务都采用...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。...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

    2.5K94

    快速全面构建大数据认知体系

    很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。...大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析； 第二步，基于采集回来的多维度数据...建立系统性数据采集指标体系 建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构化相关数据及非结构化相关数据...，根据数据分析指标体系才能归类汇总形成筛选用户条件的属性和属性值，也是发现新的营销事件的基础。...构建营销数据指标分析模型，完善升级数据指标采集，依托用户全流程行为触点，建立用户行为消费特征和个体属性，从用户行为分析、商业经营数据分析、营销数据分析三个维度，形成用户行为特征分析模型。

    1.4K70

    构建智能体系

    医疗数据、金融数据、交通数据、LBS数据、天气数据、旅游数据、政务数据、社交数据、机器数据等通过大数据技术搜集而来，借助大数据深加工技术对数据去伪存真，通过对海量的各类数据清洗、转化、整合、装载等生成价值数据...●大数据处理体系 数据作为重要资产的观念已经成为行业共识，但要发挥数据资产的作用，还需要一个对数据进行加工处理、分析挖掘的过程。...原有的小系统、结构化数据的抽样、小规模分析与数据挖掘已经不能满足行业发展的需求，通过借助大数据相关技术打破数据孤岛、囊括音频、影像等非格式化数据或半格式化数据的加工处理，来构建更为全面的行业数据价值视图...数据创造价值，智慧引领未来。为发挥大数据服务价值，构建大数据处理服务体系是利用数据的关键一环。大数据处理体系分为结构化数据处理体系、非结构化数据处理体系和流数据处理体系。...通过对各类业务数据建立数据模型实现数据互联互通，打破数据烟囱与数据孤岛，建设数据分层应用体系，数据应用标签，让数据衍生出更多的符合业务的数据标签。

    88730

    数据湖平台如何构建安全合规体系？腾讯云DLC以全球认证应对GDPR与数据跨境挑战

    ##摘要 随着GDPR、数据跨境传输等法规的严格化，企业数据湖平台面临前所未有的安全合规压力。...腾讯云数据湖计算DLC凭借Gartner认可的湖仓一体架构、内置安全能力及全球合规认证，为企业提供从数据存储、计算到跨境流转的全链路合规方案。...法规升级：数据湖平台面临三大合规挑战 GDPR严格化：要求数据可追溯、可删除、最小化采集，违者面临全球营业额4%的罚款。...腾讯云DLC的合规体系：从架构到认证的全链路覆盖 腾讯云数据湖计算DLC以三项核心能力应对上述挑战： 合规需求 DLC应对方案...##结语 数据湖平台的安全合规已从“附加题”变为“必答题”。腾讯云数据湖计算DLC以Gartner认可的成熟架构、全链路防护机制及全球合规认证，为企业提供兼顾效率与安全的解决方案。

    22010
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券