数据湖是一种大规模、可扩展的数据存储和分析解决方案,它可以存储来自不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖的构建实践包括以下几个关键步骤:
数据湖的优势包括:
数据湖的应用场景包括:
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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。
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。
什么是Apache Hudi Apache Hudi是一个存储抽象框架,可帮助组织构建和管理PB级数据湖,通过使用upsert和增量拉取等原语,Hudi将流式处理带到了类似批处理的大数据中。...在没有其他可行的开源解决方案可供使用的情况下,我们于2016年末为Uber构建并启动了Hudi,以构建可促进大规模快速,可靠数据更新的事务性数据湖。...建立数据湖是一个多方面的问题,需要在数据标准化、存储技术、文件管理实践,数据摄取与数据查询之间折衷性能等方面进行取舍。...Apache Hudi场景包括数据分析和基础架构运行状况监视 Hudi通过对数据集强制schema,帮助用户构建更强大、更新鲜的数据湖,从而提供高质量的见解。...Hudi使Uber和其他公司可以使用开放源文件格式,在未来证明其数据湖的速度,可靠性和交易能力,从而消除了许多大数据挑战,并构建了丰富而可移植的数据应用程序。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训: 教训1:在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己:数据的用例是什么?...但是,即使不使用数据流,只使用静止数据构建数据网格,也没有什么灵丹妙药。不要试图用单一的产品、技术或供应商构建一个数据网格。无论该工具是专注于实时数据流、批处理和分析,还是基于API的接口。...(3)云原生数据仓库的最佳实践超越SaaS产品 构建原生云数据仓库或数据湖是一个庞大的项目。它需要数据摄入、数据集成、与分析平台的连接、数据隐私和安全模式等等。...超出数据仓库或数据湖范围的完整企业架构甚至更加复杂。必须应用最佳实践来构建一个有弹性的、可扩展、弹性的和具有成本效益的数据分析基础设施。
统一存储池,避免重复拷贝,多种类型冷热分层 更易管理:加密、授权、生命周期、跨区复制等统一管理 并且,阿里云给出了利用开源生态构建数据湖的方案: 在这个开源场景的架构下,几大关键的技术点: 支撑 EB...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?...在数据湖的发展过程中,Data Lakehouse(湖仓一体)数据架构被推上了风口浪尖。湖仓一体架构的出现结合了传统数据仓库和数据湖的优势。...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。...总结 数据湖的发展方兴未艾,开源社区仍然在高速迭代中,但是可以预见的是,数据湖或者湖仓一体的数据架构未来一定会成为主流,是每个数据开发人员都需要掌握的知识。
在调研多种方案后,我们选择了 CDC to Hudi 的数据摄入方案,目前在生产环境可实现分钟级的数据实时性,希望本文所述对大家的生产实践有所启发。 ? 1....但在真正的业务实践里,用户的自然属性,订单的金额和状态等都是可更新的,这些数据的数据量往往也非常可观,在我们的系统里此类数据也会达到亿级。...接下来要考虑的就是数据存在哪里,结合上文提到的“计算存储分离”原则, 这也是数据湖提供的一个优势,数据湖一般使用类似文件系统存储(对象存储或传统的HDFS)来构建,恰好符合我们的预期。...,国内基于Hudi构建数据湖的公司越来越多。...2.实时数据入湖到可查询的时间缩短,虽然我们的采用的是 COW 的表模式,但实际测试发现入湖到可查询的时效性并不低,基本都在分钟级。
通过使用SQL查询数据湖中的数据,数据分析师能获得丰富的见解,数据科学家可以加入和丰富的数据集生成ML模型与更高的精度,数据工程师可以构建自动化ETL管道,BI人员可以创建视觉仪表盘和报表工具,比以前更快和更容易...数据集市可从现有数据仓库或其他数据源系统构建,你只需设计和构建数据库表,使用相关数据填充数据库表并决定谁可以访问数据集即可。...五、汽车之家湖仓一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk,介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖仓一体架构,将数据可见性提升至分钟级;从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg...02 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践 湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓,数据有着打通的元数据的格式,它可以自由的流动,也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1....入湖 - 支持代理用户 第二步是内部的实践,对接现有预算体系、权限体系。
自动化数据处理 边缘计算与数据湖融合 结论 欢迎来到云计算技术应用专栏~高效数据湖构建与数据仓库融合:大规模数据架构最佳实践 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页:IT·陈寒的博客...本文将深入探讨如何构建高效的数据湖(Data Lake)并将其与传统数据仓库融合,以满足大规模数据处理的需求。...数据湖与数据仓库的融合 尽管数据湖和数据仓库有各自的优势,但在大规模数据处理的背景下,将它们结合起来可以实现更好的数据管理和分析。以下是一些融合两者的最佳实践。...未来,我们可以期待更多创新和技术的出现,以提高数据处理的效率和可扩展性。 云原生数据湖 云原生数据湖是一种将数据湖构建在云计算平台上的方法。它利用云计算的弹性和资源管理功能,使数据湖更容易管理和扩展。...未来,云原生数据湖将成为数据湖构建的主要趋势之一。 自动化数据处理 自动化数据处理是利用机器学习和人工智能技术来自动执行数据清洗、转换和分析的方法。
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。
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数据湖在快手的应用历程 2. 数据湖在快手的应用案例 3....Q&A 分享嘉宾|靳国卫 快手 数据BP负责人 编辑整理|吉恩 内容校对|李瑶 出品社区|DataFun 01、数据湖在快手的应用历程 1....从结果来看,数据湖技术在生产、应用、效率、成本上是有收益的,那实际的推广策略是什么,如何评估新引擎推广的 ROI?...02、数据湖在快手的应用案例 1. 业务赋能:Hudi 在快手的典型场景 (1)CDC 数据同步 在数据同步方面,Hudi 展现出了不错的效果。...通过建立统一的数据分层规范,快手为 Hudi 构建了一个蓬勃发展的良好生态。同时,将 Hudi 的最佳实践以制度的形式固化下来,又为后续的推广应用扫清了障碍。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台,将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13],可实现更快的数据湖。...增量查询对于 Hudi 来说非常重要,因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。...推荐阅读 基于Apache Hudi + Linkis构建数据湖实践 万字长文:基于Apache Hudi + Flink多流拼接(大宽表)最佳实践 字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践...华为云 MRS 基于 Apache Hudi 极致查询优化的探索实践 基于 Apache Hudi 的湖仓一体技术在 Shopee 的实践 引用链接 [1] 云存储: [https://hudi.apache.org
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。...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。...shaping-lake-data-lake-framework 讨论:知识星球【首席架构师圈】或者加微信小号【cea_csa_cto】或者加QQ群【792862318】 公众号 【jiagoushipro】【超级架构师】精彩图文详解架构方法论,架构实践
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。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台,将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...这些是世界上一些最大的流式数据湖[6]。Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈,可以对列数据进行低延迟处理。...活跃的企业 Hudi 数据湖存储大量小型 Parquet 和 Avro 文件。MinIO 包括许多小文件优化[13],可实现更快的数据湖。...增量查询对于 Hudi 来说非常重要,因为它允许您在批处理数据上构建流式管道。...软删除保留在 MinIO 中,并且仅使用硬删除从数据湖中删除。
这里的数据很规范,用起来没那么灵活。 数据湖适合存储非结构化的、信息密度低的、未经清洗的数据。例如生产中我们获取到的日志信息、长文本信息等都可以直接放到数据湖中。...曾经有一段时间,大家对于大数据的存储形式分裂为了两派。不断询问是选择数据湖,还是选择数据仓库? 选择数据湖,才能拥有数据的多样与灵活,有利于将不同的数据组合在一起,发现新的规律。...湖仓一体,即打通数据仓库和数据湖两套体系,让数据和计算在湖和仓之间自由流动,从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系。...这就像是在你的面前放了一个摆满了文档的书桌(数据湖),也放了一个小书架(数据仓库)。于是两者的数据以随意获取,在灵活与规范之间取得了平衡。...下面这份PPT材料来自DAMA中国,专题分享活动《湖仓一体,构建企业数字化新基座》,作者数据科学家毛亮坚老师,主要介绍了大数据平台架构演进、详细阐述湖仓一体架构构建与探索思路、湖仓一体化平台应用实践案例
01 前言 数据湖(Data Lake)概念自2011年被推出后,其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践,数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台...那么,企业如何从各个数据源构建数据管道,如何将各种数据数据稳定可靠的存入数据湖存储是非常重要的一环。...02 数据湖数据链路分析 为了更好的理解如何构建数据湖,我们可以先了解下数据湖背景下的数据生命周期。 上述生命周期也可称为数据在数据湖中的多个不同阶段。每个阶段所需的数据和分析方法也有所不同。...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。...COS 数据湖方案易用性更高、成本更低,同时通过 Serverless 架构实现数据湖构建方案相对自建集群管理难度更小、数据流转单一、服务治理简单、监控易查询。
本文将从另一个角度为大家介绍 iceberg(结合之前推送的Iceberg快速入门,可以更深入的理解),然后分享 iceberg 在网易云音乐的一些实践,希望对大家能有所帮助。...1.1.4 元数据保存在元数据和文件系统两个地方 分区信息保存在元数据库, 文件信息保存在NameNode当中,整体没有原子性保障,如果文件发生变化,多了数据或者少了数据,对于元数据是不感知的,数据虽然能被正常读取...2 iceberg在云音乐的实践 云音乐仅主站的用户行为日志每天就会产生25T~30T,每天归档的文件数11万+,如果用spark直读这个11万+的文件的话,单单分区计算任务初始化的时间就要超过1个小时...,并将数据结果写入到iceberg的表中,整体实践下来,由于iceberg不需要Call NameNode来获取文件信息以及其完善精准的统计信息,读取整表的速度有了质的提升,任务初始化的速度从以前的30...写入有序数据还有一个额外的好处就是能够获得更好的压缩率,这一点大家可以自己测试下,结果可能让人惊喜;iceberg这样的设计的可能就是有意为之,也是作者想要融合的最佳实践之一。
专家们表示,数据湖有四个关键的最佳实践: ·了解数据湖的使用场合 ·别忘了现有的数据管理最佳实践,比如确立强大的数据管理 ·知道数据湖的业务理由,因为这将决定合适的架构 ·要注意元数据 1 了解数据湖的使用场合...数据湖并非取代企业数据管理系统和实践――至少从大数据的现状来看不是这样,明白这一点同样很重要。...2 运用现有的数据管理最佳实践 拉索姆补充道,可以跨越这些比较简单的使用场合,但那需要的不仅仅是将数据倒入到数据湖。...3 知道数据湖的业务理由 技术专家们喜欢说,IT项目应该始于业务,但在这里,这是确定如何构建数据湖的关键的第一步。业务理由并不是仅仅影响架构,而是决定架构。...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。”
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