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。数据湖的构建技术包括数据摄取、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等步骤。
数据湖的构建技术可以分为以下几个类别:
数据湖的优势包括:
数据湖的应用场景包括:
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请注意,这些产品可能不是数据湖构建技术的唯一选择,也不是最佳选择,但它们是腾讯云提供的与数据湖构建技术相关的产品之一。
2021 年初,在 InfoQ 全年技术趋势展望中,数据湖与数据仓库的融合,成为大数据领域的趋势重点。直至年末,关于二者的讨论依然热烈,行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控;行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本,提高易用性。
随着数据爆炸式增长,如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战,结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体(Lakehouse)架构崭露头角,成为大数据领域势不可挡的趋势。
Building The Real-time Datalake at ByteDance (00:00:00-00:22:47)
导读:本文打破有关数据湖的8个错误认知,错误认知包括3方面,还提出了5个小技巧,以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。
2023 年 9 月 26 日,腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家,共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题,观看人数过万。
导读:数据湖概念的诞生,源自企业面临的一些挑战,如数据应该以何种方式处理和存储。最开始,企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。
随着“大数据中心”被列为国家新基建核心项目之一,数据和数据分析变得尤为的重要。对于企业来说,不仅越来越多的业务向以云为中心的基础架构转移,而且对于数据洞察敏捷度的要求也越来越高。这就促使数据分析者和领导者必须采用恰当的工具和流程来应对需求,可利用多个数据源、使用不同的数据技术,快速构建灵活友好的数据架构,解决多元化分析场景的数据需求成为新的趋势。
在当今信息时代,数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务,以及实现创新。因此,构建高效的数据架构变得至关重要。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。
自“信创”概念提出以来,国家政策大力支持数据基础软件发展,推动国产基础软件市场快速增长。与此同时,业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构,通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。
企业数据量越来越大; 数据类型越来越复杂; 数据管理越来越吃力; 现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求 …… 为了帮助企业解决这些苦恼,今天,腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱 简单来说,数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。 无论是结构化、半结构化、非结构化的数据,对它来说,来者不拒! 来,先上一张图 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面,“超能打”。 数据湖存储:以对象存储COS服务为核心,
随着数字化进程不断深入,数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求,湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中,湖仓一体(Lake house)首次被纳入到技术成熟度曲线中。
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命,本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱,并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者:于华丽,腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中,成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了,一年机器就够托管三五年了”,这基本上是刚开始接触公有云的企业,在进行了详细价格
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
本文的目的是构建数据湖,并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出的意见相互矛盾,因此,这些信息历来一直不透明,令人困惑。
腾讯云大数据产品中心副总经理雷小平表示:“伴随着企业对于数据洞察敏捷度要求的不断提升,腾讯云正在不断探索更智能、更灵活、更高性价比的大数据工具。我们看到,数据湖架构已经成为在数据智能时代的新趋势,而云是数据湖最佳的实践场所。腾讯云原生智能数据湖将助力各行各业解决多元化数据分析场景的新需求,更好地激发大数据在企业数字化升级过程中的价值。”
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用,传统的数据仓库模式,在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖,是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统,已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件,同时数据治理是一个持续性过程,也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合,落地场景将不断创新,数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
导语 | 云原生数据湖架构以低成本优势推动客户上云,同时云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命。本文由腾讯大数据专家工程师于华丽在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」的《云原生数据湖新一代数据架构》演讲分享整理而成,为大家详尽介绍云原生数据湖的价值和背景,云原生数据湖架构原则和挑战,同时分析腾讯云数据湖产品,展望腾讯云数据湖解决方案。 点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据湖架构的价值 今天分四个阶段来为大家
导读:本文将介绍过去15年中,网易大数据团队在应对不断涌现的新需求、新痛点的过程中,逐渐形成的一套逻辑数据湖落地方法。内容分为五部分:
随着“大数据中心”被列为国家新基建核心项目之一,数据和数据分析变得尤为重要。对于企业来说,不仅越来越多的业务向以云为中心的基础架构转移,而且对于数据洞察敏捷度的要求也越来越高。这就促使数据分析者和领导者必须采用恰当的工具和流程来应对需求,可利用多个数据源、使用不同的数据技术,快速构建灵活友好的数据架构,解决多元化分析场景的数据需求成为新的趋势。 数据湖正是在这样的背景下应运而生,而云是数据湖最佳的实践场所。国内各大云厂商也聚焦数据湖,将云计算技术与数据湖技术结合,进一步发挥云自有的弹性扩张、灵活部署
在这一过程中,作为数字化底座的云,已经不仅仅局限于基础设施角色,更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。
这篇博文中提出的建议并不新鲜。事实上许多组织已经投入了数年时间和昂贵的数据工程团队的工作,以慢慢构建这种架构的某个版本。我知道这一点,因为我以前在Uber和LinkedIn做过这样的工程师。我还与数百个组织合作,在开源社区中构建它并朝着类似的目标迈进。
本文包括七个小节:1、什么是数据湖;2、数据湖的基本特征;3、数据湖基本架构;4、各厂商的数据湖解决方案;5、典型的数据湖应用场景;6、数据湖建设的基本过程;7、总结。受限于个人水平,谬误在所难免,欢迎同学们一起探讨,批评指正,不吝赐教。
2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)首次提出数据湖的概念。把数据湖中的数据比作原生态的水——它是未经处理的,原汁原味的。数据湖中的水从源头流入湖中,各种用户都可以来湖里获取、蒸馏提纯这些水(数据)。此时, 大家对于数据湖的理解主要是当作一个集中式的存储系统,允许存储任意规模的结构化和非结构化数据。
自 2010 年首次提出“数据湖”一词以来,采用数据湖架构的组织数量呈指数级增长。它们支持多种分析功能,从数据的基本 SQL 查询到实时分析,再到机器学习。
数据爆炸时代已经来临,数据作为企业的核心资产,如何利用好数据对企业来说至关重要,数据湖存储应运而生。腾讯云存储团队技术大牛程力,围绕数据湖加速器GooseFS展开演讲,下面让我们一起回顾下程力老师的精彩演讲内容。今天的主题是数据湖存储方面的内容。整个内容分四个部分:
自推出以来,我们与几位早期用户合作,将我们的产品愿景变为现实,并为他们的生产数据湖提供动力。我们的目标是在 lakehouse 技术之上提供云数据仓库堆栈的易用性和自动化,反过来也为用户提供急需的成本效益和性能优势。作为这一旅程的重要里程碑,我很高兴地宣布由 Addition 和 Greylock 合作伙伴领投的 2500 万美元 A 轮融资。我很荣幸 Jerry Chen (Greylock) 和 Aaron Schildkrout (Addition) 加入我们的董事会。
后来,为了更有效率的记事和工作,数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查,应对联机事务。
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同,数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性,并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用,给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
Pentaho首席技术官James Dixon创造了“数据湖”一词。它把数据集市描述成一瓶水(清洗过的,包装过的和结构化易于使用的)。
针对以上痛点, 腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。
引言 是否遇到过,一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮? 是否遇到过,业务峰值周期明显,要么资源大量闲置, 要么线上疯狂告警? 是否遇到过,大数据集群运维复杂,需要投入大量技术工程师? 针对以上痛点, 腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。 本文作者:ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(Jame
引言 是否遇到过,一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮? 是否遇到过,业务峰值周期明显,要么资源大量闲置, 要么线上疯狂告警? 是否遇到过,大数据集群运维复杂,需要投入大量技术工程师? 针对以上痛点, 腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。 本文作者:ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
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。
华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术。在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传、更新频率高且广、可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据。随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的降低。
如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来。据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
这是最经典的数据仓库模型,模型上面的不多说,可以参考数据仓库理论。从技术角度上来说,
作为一种新兴架构,湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势,也正因如此,无论在技术圈还是资本圈,湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
数据仓库适合存储结构化的、信息密度高的、经过处理后的数据。例如我们通过大数据分析得到的关联信息、画像信息等,都可以放在数据仓库中。
大数据技术的发展历程中,继数据仓库、数据湖之后,大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据?数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象?今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
首先,数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下
2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下,成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么,Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处?其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注?
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作者 | 蔡芳芳 过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文,InfoQ 采访了 OPPO 云数架构部部长鲍永成,请他与我们分享 OPPO 引入数据湖和数
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”……
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