数据湖是一种大规模、可扩展的数据存储和分析解决方案,它可以存储和管理各种类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖的数据计算能力是指对数据湖中的数据进行处理、分析和挖掘的能力,它可以帮助企业提取数据中的有价值信息,并将其转化为可以用于决策和业务优化的数据。
数据湖数据计算能力的优势包括:
数据湖数据计算能力的应用场景包括:
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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。...我们有一个原始数据的登陆区域,一个过渡区域,在此区域中,数据被清理、验证、丰富和增强,并添加了额外的来源和计算,然后最终被放置在一个可供业务使用的精选区域中。...微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区,讨论:企业架构,云计算,大数据,数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化....QQ群 【792862318】深度交流企业架构,业务架构,应用架构,数据架构,技术架构,集成架构,安全架构。以及大数据,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。
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...随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀,业界最近几年就一直聚焦并探索于实时数仓建设。...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
---- 非常荣幸今天能在 Meetup 上给大家分享基于 Iceberg 拓展 Doris 数据湖能力的实践。...我将从数据湖拓展产生的背景,延伸到需求分析以及组件选型,最后提供核心能力的实现方案以及一个简短的总结。 image.png 分享目录 01 需求背景 首先简单介绍一下 Doris。...所以我们所谓的 “ Doris 数据湖能力的扩展 ”,它依然是保持了 Doris 的方式,要支持标准 SQL、支持 SQL 访问,同时要支持 MySQL 协议。...而 Spark 消耗了计算资源,减少了存储的使用,这一个计算资源和存储资源的平衡,在不同的业务场景会使用不同的方式。 这个数据现在已经从数据湖导到了BE里面,而数据怎么导入数据湖呢?...image.png 过期数据删除 整体架构 ---- 介绍完上述之后,我们看到整个 Doris 数据湖能力扩展的架构如下图所示,浅蓝色的部分是之前所说的框架图里的元素,深蓝色部分是后续核心功能的添加,这样一个数据湖的功能就比较完整可用了
又一项大能力-云原生数据湖获得信通院认证啦!...近日,中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果,腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS,数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE...的数据湖解决方案 V5.0,在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面,通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测,荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书...,提供云原生的数据处理能力;此外,腾讯云提供了云原生容器计算服务,帮助用户实现弹性计算能力。...数据湖加速器 GooseFS数据湖加速器 GooseFS 以腾讯云对象存储 COS 为海量存储底座,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能
又一项大能力-云原生数据湖获得信通院认证啦!...的数据湖解决方案 V5.0,在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面,通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测,荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书...,提供云原生的数据处理能力;此外,腾讯云提供了云原生容器计算服务,帮助用户实现弹性计算能力。...数据湖加速器 GooseFS 数据湖加速器 GooseFS 以腾讯云对象存储 COS 为海量存储底座,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能...未来,腾讯云云原生数据湖将持续不断锤炼产品和能力,为用户提供更好地数据湖存储服务,助力各行各业数字化升级,享受数字化带来的价值。 — END — 点击“阅读原文”,了解云原生数据湖
因此,该系列的第一篇内容我们将从需求的诞生背景,以及不同数据湖架构在数据事务上的能力对比,两个方面帮助大家在数据湖选型之路上做出更好的决定。...(仅支持ORC事务内表,这意味着像Spark这类计算引擎,无法直接在Hive事务表上进行ETL/ELT开发,包括像CDH、袋鼠云公司都在Spark兼容上做过投入,但是效果不佳,远达不到生产级的应用预期)...因此,在数据湖选型过程中,高效的并发更新能力就显得尤为重要。...(虽然官方也配套提供了小文件治理能力,但是这部分的资源消耗、治理难度相对 Hudi 来说会比较大) 如何实践应用 当我们确定了数据湖选型后,如何在生产环境中进行实践应用就成为了下一个问题。...关于数据湖的选型当然也不能简单从数据更新能力这一单一纬度做出判断。后续我们将继续推出不同数据湖架构在 Schema 管理、查询加速、批流一体等更多纬度的对比内容。欢迎大家和我们一起探讨交流。
,开发成本高 >数据有两条不同链路,容易造成数据的不一致性 >数据更新成本大,需要重跑链路 3.Kappa 架构 >对消息队列存储要求高,消息队列的回溯能力不及离线存储 >消息队列本身对数据存储有时效性...,且当前无法使用 OLAP 引擎直接分析消息队列 中的数据 >全链路依赖消息队列的实时计算可能因为数据的时序性导致结果不正确 4.数据湖 >支持数据高效的回溯能力 >支持数据的更新 >支持数据的批流读写...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。
下表展示了数据仓库和数据湖在各个维度上的特性: ? 相比于数据仓库,数据湖会保留最原始的数据,并且是读取时确定 Schema,这样可以在业务发生变化时能灵活调整。...,包括流处理和批处理:SPARK,FLINK 简单的说,数据湖技术是计算引擎和底层存储格式之间的一种数据组织格式,用来定义数据、元数据的组织方式。...且在数据仓库如 hive中,对于update的支持非常有限,计算昂贵。...四、Apache Iceberg Iceberg 作为新兴的数据湖框架之一,开创性的抽象出“表格式”table format)这一中间层,既独立于上层的计算引擎(如Spark和Flink)和查询引擎(如...所以 Iceberg 的架构更加的优雅,对于数据格式、类型系统有完备的定义和可进化的设计。 但是 Iceberg 缺少行级更新、删除能力,这两大能力是现有数据组织最大的卖点,社区仍然在优化中。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为:Delta、Iceberg 和 Hudi,但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目,因为它具有高度抽象和非常优雅的设计,为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础...Parquet不仅支持普通的数据模型,而且还支持嵌套的数据模型,对于嵌套数据模型的支持是Parquet的一大特色。...4.上述1~3从理论上定义了Parquet这个文件格式是如何处理复杂数据类型,如何将数据按照一定规则写成一个文件,又是如何记录元数据信息。...实际上,Parquet就是一系列jar包,这些jar包提供了相关的读取和写入API,上层计算引擎只需要调用对应的API就可以将数据写成Parquet格式的文件,这个jar包里面实现了如何将复杂类型的数据进行处理...相反,调用扫描API,这个jar包实现了如果通过元数据统计信息定位扫描的起始位置,如何按照文件格式正确高效地解压数据块将数据扫描出来。
市场上倾向于将产品展示为“整体数据湖解决方案”。通常他们是对的:理论上,即使是具有大硬盘驱动器的虚拟机也能让有能力的编码人员创建数据湖解决方案。自然,这种极简主义的定义不是很有用。...组织数据和表的关系是可以的,但是通常不强制使用,我们可以很容易地绕过它们。 数据湖解决方案的一个主要优势是计算和处理工具的去中心化。...此外,计算是分散的,几乎没有瓶颈。 数据湖范式解决方案的一个主要弱点是缺乏数据组织,包括集中的元数据存储库。如果由于纠错或源系统修改而导致处理的数据更改,则可能非常难以跟踪。...微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区,讨论:企业架构,云计算,大数据,数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化....QQ群 【792862318】深度交流企业架构,业务架构,应用架构,数据架构,技术架构,集成架构,安全架构。以及大数据,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。
它完整支持AI使用的这种非结构化、半结构化向量数据及大数据Hive生态、数据湖表格式、Hdfs文件系统/对象存储等数据和传统数据库、数仓这种支持Jdbc访问的结构化数据的统一管理和治理以及数据血缘,支持多种计算引擎生态...所以在Data+AI 时代,面对AI非结构化数据和大数据的融合,以及更复杂跨源数据治理能力的诉求,TBDS开发了第三阶段的全新一代统一元数据湖系统。...02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。...通过全新统一元数据湖系统TBDS对结构化、半结构化、非结构化数据的全面管理,实现企业对Data+AI数据家底的全面盘点,为用户屏蔽了不同结构数据源组件的技术差异,对外提供统一的元数据能力。...并且在数据湖、AI场景实现元数据统一管理和自动化数据治理,在保证数据智能高效访问的同时还提供基于Ranger深度开发优化的统一权限安全能力,让数据更可感、可控、易用。
也就是数据湖将不同种类的数据汇聚到一起。 2)按需计算 使用者按需处理,不需要移动数据即可计算。数据库通常提供了多种数据计算引擎供用户来选择。常见的包括批量、实时查询、流式处理、机器学习等。...4.3 数据湖 vs 云计算 云计算采用虚拟化、多租户等技术满足业务对服务器、网络、存储等基础资源的最大化利用,降低企业对IT基础设施的成本,为企业带来了巨大的经济性;同时云计算技术实现了主机、存储等资源快速申请...因此数据湖需要提供的核心能力之一就是存储能力。通过一套数据存储池,可有效解决企业中的数据烟囱问题,提供统一的命名空间,多协议互通访问,实现数据资源的高效共享,减少数据移动。...5.3 数据计算 数据湖需要提供多种数据分析引擎,来满足数据计算需求。需要满足批量、实时、流式等特定计算场景。此外,向下还需要提供海量数据的访问能力,可满足高并发读取需求,提高实时分析效率。...5.4 数据应用 在基本的计算能力之上,数据湖需提供批量报表、即席查询、交互式分析、数据仓库、机器学习等上层应用,还需要提供自助式数据探索能力。 作者:韩锋
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。
也就是数据湖将不同种类的数据汇聚到一起。 按需计算 使用者按需处理,不需要移动数据即可计算。数据库通常提供了多种数据计算引擎供用户来选择。常见的包括批量、实时查询、流式处理、机器学习等。...数据湖 vs 云计算 云计算采用虚拟化、多租户等技术满足业务对服务器、网络、存储等基础资源的最大化利用,降低企业对IT基础设施的成本,为企业带来了巨大的经济性;同时云计算技术实现了主机、存储等资源快速申请...因此数据湖需要提供的核心能力之一就是存储能力。通过一套数据存储池,可有效解决企业中的数据烟囱问题,提供统一的命名空间,多协议互通访问,实现数据资源的高效共享,减少数据移动。...数据计算 数据湖需要提供多种数据分析引擎,来满足数据计算需求。需要满足批量、实时、流式等特定计算场景。此外,向下还需要提供海量数据的访问能力,可满足高并发读取需求,提高实时分析效率。...数据应用 在基本的计算能力之上,数据湖需提供批量报表、即席查询、交互式分析、数据仓库、机器学习等上层应用,还需要提供自助式数据探索能力。
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。...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。 为了熟悉这个主题,我建议你先阅读本系列的前几篇文章。...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...微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区,讨论:企业架构,云计算,大数据,数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化....QQ群 【792862318】深度交流企业架构,业务架构,应用架构,数据架构,技术架构,集成架构,安全架构。以及大数据,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。
Databricks 是具有数据仓库功能的数据湖工具 Databricks 是一个基于 Apache Spark 的处理工具,它为编程环境提供高度可自动扩展的计算能力。...最近,Databricks 已将其能力大幅扩展至传统数据仓库的方向。Databricks 提供了现成的 SQL 查询接口和轻量级的可视化层。此外,Databricks 提供了一种数据库类型的表结构。...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。...因此,根据数据仓库范式,数据只能通过 Snowflake 获得。除了计算资源外,您还需要为雪花文件格式的数据存储付费。但是,您还可以使用典型的数据仓库功能,例如可用的精细权限管理。...几年前,Snowflake 通过提供高度分布式和可扩展的计算能力扰乱了数据仓库市场。这是通过在数据仓库架构中完全分离存储和处理层来完成的。传统上,这一直是大数据世界中数据仓库解决方案的主要障碍。
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘,提升对数据的洞察,助力数字化决策,进而促进业务发展,是每个企业构建数据湖的根本目的所在。...随着业务迭代的不断加速,企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此,腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute,DLC)。...图1 DLC架构图 高性能—— 基于Presto引擎 DLC 如图1所示,DLC计算能力基于Presto引擎搭建。...易用性提升—— 租一站式服务、动态数据源管理、 兼容Hive DLC DLC在接入层集成了腾讯漂移计算引擎Supersql SQL的解析和转换能力,支持标准的ANSI SQL语法,同时兼容Hive DDL...总结与展望 DLC 腾讯云数据湖计算DLC基于Presto和弹性容器服务EKS构建了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。
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。...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...微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区,讨论:企业架构,云计算,大数据,数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化....QQ群 【792862318】深度交流企业架构,业务架构,应用架构,数据架构,技术架构,集成架构,安全架构。以及大数据,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。
大数据领域经过近十年的高速发展,无论是实时计算还是离线计算、无论是数据仓库还是数据中台,都已经深入各大公司的各个业务。 "数据湖"这个概念从 2020 年中期开始频繁走入大众视野。...数据湖相比于传统的数据仓库最核心的能力之一在于支持各种各样的非结构化数据,基于这样的背景,诞生了类似Hudi、IceBerg之类的数据湖存储技术。...数据湖不是一个简单的技术,实现数据湖的方式多种多样,我们评价一个数据湖解决方案的成熟与否,关键在于其提供的数据治理、元数据管理、数据计算、权限管理的成熟程度。 湖仓一体才是未来?...湖仓一体的架构将数据仓库和数据湖进行了打通,兼具灵活存储的同时极大地降低了数据管理、计算和存储成本。...Flink+Iceberg构建数据湖实战 2.1 数据湖三剑客 在数据湖解决方案中有非常重要的一环,那就是数据存储和数据计算之间的格式适配。
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