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火山引擎数据湖存储内核揭秘

火山引擎LAS 全称（Lakehouse Analysis Service）湖仓一体分析服务，融合了湖与仓的优势，既能够利用湖的优势将所有数据存储到廉价存储中，供机器学习、数据分析等场景使用，又能基于数据湖构建数仓供...本文将从统一的元数据服务和表操作管理服务两大方面，揭秘如何基于Hudi如何构建数据湖存储内核。...LAS介绍 火山引擎LAS 全称（Lakehouse Analysis Service）湖仓一体分析服务，融合了湖与仓的优势，既能够利用湖的优势将所有数据存储到廉价存储中，供机器学习、数据分析等场景使用...，又能基于数据湖构建数仓供 BI 报表等业务使用。...基于 LAS 构建企业级实时湖仓，无论离线数据还是实时数据，都可以放到 LAS 流批一体存储中。

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数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与数据湖管理

本文将深入探讨数据湖技术的核心能力，包括Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力，以及这些能力在不同云服务产品中的具体实现和对比...腾讯云数据湖计算 DLC 功能亮点 腾讯云数据湖计算DLC提供了Serverless的大数据处理能力，支持多引擎查询，包括Spark、Presto和Flink，以满足不同的数据处理需求。...AWS Athena 功能亮点 AWS Athena提供了Serverless的交互式查询服务，支持Presto查询引擎，简化了对S3数据湖的分析。...其数据加速能力通过优化查询性能，提升了数据处理效率。 华为云DLI 功能亮点 华为云DLI支持Serverless计算和多引擎查询，包括Spark和Flink，提供了统一元数据和权限管理。...总结 Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是现代数据湖技术的核心。

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    计算引擎之下，存储之上 - 数据湖初探

    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。...最原始的数据湖技术其实就是对象存储，比如 Amazon S3，Aliyun OSS，可以存储任意形式的原始数据，但是如果不对这些存储的原始文件加以管理，就会使数据湖退化成数据沼泽（dataswamp)。...，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。...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...，即无需重新组织或变更数据文件； 隐式分区，使SQL不用针对分区方式特殊优化； 面向云存储的优化等； Iceberg的架构和实现并未绑定于某一特定引擎，它实现了通用的数据组织格式，利用此格式可以方便地与不同引擎

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    一文了解数据湖引擎

    什么是数据湖引擎 数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务，它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。...数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。...数据湖引擎架构 数据湖引擎介于管理数据系统、分析可视化和数据处理工具之间。数据湖引擎不是将数据从数据源移动到单个存储库，而是部署在现有数据源和数据使用者的工具(如BI工具和数据科学平台)之上。 ?...从这些工具的角度来看，数据湖引擎是使用标准SQL通过ODBC、JDBC或REST进行访问的，而数据湖引擎负责尽可能高效地访问和保护数据，不管你的数据是在哪里存放的。...数据集市，为了在大型数据集上提供交互性能，必须通过在OLAP系统中构建多维数据集或在数据仓库中构建物化聚合表对数据进行预聚合。 这种多层体系架构带来了许多挑战。

    1.1K50

    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...如本博客所述，它可以将数据存储在非规范化数据集市或星型模式中。维度建模最好使用 Spark 或数据工厂等工具完成，而不是在数据库引擎内部完成。...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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    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。

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    基于Apache Hudi + Linkis构建数据湖实践

    背景介绍 Linkis是一款优秀的计算中间件，他对应用层屏蔽了复杂的底层计算引擎和存储方案，让大数据变得更加简单易用，同时也让运维变得更加方便。...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。...用户使用DSS进行查询，也是通过Linkis的Spark引擎访问hudi。 3.Linkis引入Hudi(Flink和Spark引擎) 1....，而不是t-1或者几小时前的数据。

    1.2K10

    计算引擎之下、数据存储之上 | 数据湖Iceberg快速入门

    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...而表格式是数据库系统实现层面一个抽象的概念，它定义了一个表中包含哪些字段，表下面文件的组织形式、表索引信息、统计信息以及上层查询引擎读取、写入表中文件的接口。...这里补充一下，很多文件中是有索引信息的，比如HBase的文件HFile，就是有索引信息包含在文件中的，数据写完之后除了构建元数据统计信息之外，还会构建索引信息。...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...，如何按照列式存储构建一个Page，再构建一个Column Chunk，再接着构建一个Row Group，最后构建元数据统计信息后形成一个Parqeut文件。

    2.5K30

    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。...我们还有更多组件提供其他功能，例如可视化、交互式查询引擎等。

    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

    流数据湖平台Apache Paimon（二）集成 Flink 引擎

    第2章 集成 Flink 引擎 Paimon目前支持Flink 1.17, 1.16, 1.15 和 1.14。本课程使用Flink 1.17.0。...2.4.2 覆盖数据 覆盖数据只支持batch模式。默认情况下，流式读取将忽略 INSERT OVERWRITE 生成的提交。...MySQL同步数据库：将整个MySQL数据库同步到一个Paimon数据库中。 API同步表：将您的自定义DataStream输入同步到一张Paimon表中。...2）案例实操 （1）准备数据（canal-json格式） 为了方便，直接将canal格式的数据插入topic里（user_info单表数据）： kafka-console-producer.sh --broker-list...2）案例实操 （1）准备数据（canal-json格式） 为了方便，直接将canal格式的数据插入topic里（user_info和spu_info多表数据）： kafka-console-producer.sh

    4.1K31

    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。

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    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。...根据数据湖规模和业务类型，通常采用分布式部署以实现大规模数据存储和高并发请求处理，结合共享集群实现数据热备与强一致性的运营环境。高性能混合存储引擎支持多样场景数据湖的建设需兼顾事务处理与分析查询需求。...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。...结论通过合理利用YashanDB的多部署形态、高性能混合存储引擎、先进的SQL优化器、多版本事务控制以及全面的安全与高可用机制，企业可以构建一套健壮、灵活且高效的企业级数据湖平台。

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    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...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。...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...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

    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

    Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是衡量数据湖解决方案成熟度的重要指标。...多引擎查询： 支持 Spark、Presto 和 Flink 等多种计算引擎，满足不同数据处理需求。 统一元数据： 通过统一元数据管理，实现数据湖中数据的一致性和可发现性。...多引擎查询： 主要基于 Presto SQL 引擎，支持标准 SQL 语法。 统一元数据： 通过 AWS Glue 服务，实现元数据的统一管理和索引。...数据湖技术总结 Serverless 计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是构建现代数据湖解决方案的基石。...通过本文的深度分析，我们可以看到不同云服务商如何利用这些技术构建高效、灵活且安全的数据湖服务。随着技术的不断进步，这些解决方案将继续演进，以满足日益增长的数据处理需求。

    22010

    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

    Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力，这些关键特性共同定义了数据湖的未来。...本文将对腾讯云数据湖计算DLC、Serverless数据湖、云原生数据湖阿里云Data Lake Analytics、AWS Athena、华为云DLI、Databricks Lakehouse等主流产品进行深度对比分析...多引擎查询（Spark/Presto/Flink） 功能亮点：集成了Spark、Presto和Flink，支持多种数据处理和分析任务。 技术实现：通过统一的查询接口，简化了数据访问和处理流程。...数据目录 功能亮点：提供数据目录服务，简化数据发现和访问。 技术实现：构建数据资产目录，支持数据分类和标签管理。 其他功能：支持数据血缘分析和影响分析。...总结而言，Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力共同塑造了数据湖技术的未来。

    20310

    数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与湖仓一体的未来

    随着Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力的发展，企业能够更加灵活、高效地处理和分析海量数据。...腾讯云数据湖计算DLC 功能亮点 腾讯云数据湖计算DLC提供了Serverless的计算能力，用户无需管理底层资源。支持多引擎查询，包括Spark、Presto和Flink，满足不同计算需求。...AWS Athena 功能亮点 AWS Athena提供了Serverless的查询服务，支持Presto查询引擎。通过统一元数据和统一权限，Athena简化了数据湖的管理。...华为云DLI 功能亮点 华为云DLI提供了Serverless的计算服务，支持多引擎查询，包括Spark和Flink。通过统一元数据和统一权限，DLI简化了数据湖的管理。...结论 Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是数据湖技术发展的关键方向。

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