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。
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...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...而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。这是两种截然不同的数据处理方法。...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
架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...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。...数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符，并对其进行标记，以后可通过查询找到该元素。这样做技术能够方便我们更好的储存数据。 数据仓库 数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。
，云分析解决方案可以分为两类：数据湖和数据仓库。...例如，典型的数据湖解决方案由单独的处理和存储工具组成。在数据仓库的情况下，一个单一的解决方案通常同时兼顾处理和存储功能。让我们更清楚一点。...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。...相反，考虑范式的差异更有意义：数据仓库的基本原则和基于数据湖的解决方案。...集中式数据湖元数据管理工具越来越多，但使用它们取决于开发过程。技术很少强制这样做。 结论：数据湖和数据仓库 在这篇文章中，我们讨论了数据仓库和基于数据湖的解决方案的基本方法或范式的差异。
而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 二、数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。...3）延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 三、数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点包括： 数据湖中的数据最接近原生的。...这也主要是因为数据过于原始带来的问题。 四、数据湖与关联概念 4.1 数据湖 vs 数据仓库 数据湖建设思路从本质上颠覆了传统数据仓库建设方法论。...这就得需要一个灵活、敏捷、经济且相对轻松的解决方案，然而这些都不是数据仓库的强项。而且当有新的需求提出时，传统数据仓库又难以快速随之变化。...4.6 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。
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。
数据湖 数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。...而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 1 数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。...延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 2 数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点：数据湖中的数据最接近原生的。...这就得需要一个灵活、敏捷、经济且相对轻松的解决方案，然而这些都不是数据仓库的强项。而且当有新的需求提出时，传统数据仓库又难以快速随之变化。...数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。
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。...腾讯作为国内领先的互联网企业，在湖仓一体方面有丰富的实践经验。通过尝试与摸索，腾讯大数据基于Starrocks拓展和升级湖仓一体化的架构，为业务提供高性能、一站式的解决方案。...在活动中，腾讯的大数据团队分享了在湖仓一体方面的先进经验，包括如何搭建湖仓融合架构，湖仓分析在腾讯视频业务场景中的应用以及腾讯游戏如何从 Lambda 架构逐步演进至湖仓一体架构的技术进程。...通过描述湖仓分析场景遇到的查询效率、湖仓分层模型构建等方面问题，分享了StarRrocks基于Iceberg进行湖仓分析的解决方案。
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...这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外，Synapse 环境为数据仓库构建和数据湖开发提供了工具。...除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。...在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。...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。...Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。...这是 Snowflake 向数据湖范式方向扩展其解决方案的方式之一。如今，它提供了用于实时数据摄取的高效工具等。
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。...它利用了云基础设施仓库解决方案，例如 Amazon RedShift、Azure Synapse Analytics（Azure SQL 数据仓库）或 AWS 雪花。...云解决方案具有高度可扩展性和可靠性，可支持您的数据、查询处理和存储需求。 数据仓库遵循Extract-Transform-Load机制进行数据传输。...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
Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高效的数据湖解决方案。...企业数据湖的目标是消除数据孤岛（数据只能由组织的一部分访问）并促进单一存储层，以适应组织的各种数据需求有关选择正确的更多信息存储解决方案，请访问在 Azure 中选择大数据存储技术一文。...出现的一个常见问题是何时使用数据仓库与数据湖。我们敦促您将数据湖和数据仓库视为互补的解决方案，它们可以协同工作，帮助您从数据中获得关键见解。数据湖是存储来自各种来源的所有类型数据的存储库。...零售客户可以将过去 5 年的销售数据存储在数据湖中，此外，他们可以处理来自社交媒体的数据，从零售分析解决方案中提取消费和情报的新趋势，并利用所有这些作为输入一起生成一个数据集，可用于预测明年的销售目标。...在这种情况下，他们拥有各种数据源——员工数据、客户/活动数据和财务数据，这些数据受不同治理和访问规则的约束，也可能由公司内的不同组织管理。在这种情况下，他们可以选择为各种数据源创建不同的数据湖。
阿里云 在阿里云官网上给出了云原生企业级数据湖解决方案，该方案的四个显著的优势是： 海量弹性: 计算存储分离，存储规模弹性扩容 生态开放：对Hadoop生态友好，且无缝对接阿里云各计算平台 高性价比：...看了国内外主流云厂商的数据湖解决方案，我个人认为数据湖的出现并不是一项创新的技术，更像是一种数据理念的发展。...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？...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。...正是这样一种解决方案：介于上层计算引擎和底层存储格式。成为数据湖解决方案中的关键一环。
Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾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、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...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。...，Iceberg是一种数据湖解决方案。
，庞大的数据保存就是非常麻烦的问题，数据除了可以保存在各种存储硬件上面之外，现在还引入了数据湖的概念，那么数据湖是什么意思？...数据湖有哪些价值？ 数据湖是什么意思？ 数据湖一开始是由各种大数据厂商提出来的，大家都知道现在数据量是非常庞大的，无论是个人数据还是企业数据都是很重要的，很多人想知道数据湖是什么意思？...数据湖是专门为不同种类数据存储引入的新概念，也就是大家常说的hub集群，对于数据量比较庞大的企业来说，可以进行各种不同种类的存储。 数据湖有哪些价值？...企业中的数据都是属于大数据，数据湖的价值之一就是将企业中不同种类的数据汇总在一起，为企业详细的进行数据分类，从而保证以后更加方便的查看，数据湖的价值之二就是数据分析，不需要预定义的模型就可以直接在数据湖里面进行数据分析...相信大家看了上面的文章内容已经知道数据湖是什么意思了，数据湖的应用还是比较广泛的，在很多中小型公司中都会经常使用到，如果大家对于数据湖这方面有兴趣的话，可以前往我们网站浏览更加相关文章内容哦。
一个无限制的数据湖为智能行动提供动力: 存储和分析PB级大小的文件和数以万亿计的对象 开发大规模并行程序简单 调试和优化您的大数据程序轻松 企业级安全，审计和支持 在几秒钟内开始，即刻扩展，按工作付费...Data Lake Store--一个为大数据分析提供动力的无限制数据湖 为企业提供安全，大规模扩展和构建开放HDFS标准的第一个云数据湖。...Data Lake还消除了通常与云中的大数据相关的复杂性，确保它能够满足您当前和未来的业务需求。 经济实惠，符合成本效益 Data Lake是运行大数据工作负载的经济高效的解决方案。...它还可以让您独立扩展存储和计算，实现比传统大数据解决方案更经济的灵活性。 最后，它最大限度地减少了雇用通常与运行大数据基础架构相关的专业操作团队的需求。...通过全天候客户支持，您可以联系我们解决您在整个大数据解决方案中遇到的任何挑战。我们的团队会监控您的部署，以便您不必担心它会持续运行。
概述： 什么是数据湖，数据湖（Data Lake）以集中式存储各种类型的数据，包括：结构化、半结构化、非结构化数据。...数据湖无缝对接多种计算分析平台，对Hadoop生态支持良好，存储在数据湖中的数据可以直接对其进行数据分析，处理、查询、通过对数据深入挖掘与分析，洞察数据中蕴含的价值。...OSS具有与平台无关的RestFul API接口，可用在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据 局域OSS构件数据湖存储 OSS在作为数据湖存储，充分满足数据湖的关键特性 海量数据存储...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...数据湖的构件 数据湖元数据服务的实现和挑战 大数据的引擎的现状 在大数据计算和存储领域，因不同业务场景、不同数据规模，诞生了很多适合处理不同需求的各类的大数据引擎，比如说计算引擎类有数据分析引擎Hive
“什么是数据湖”的白皮书，为什么它变得流行？...数据湖并不是一个快速修复所有问题的方法，Bob Violino是“数据湖首席信息官需要了解的五件事”一书的作者。 他说，“你不能买一个现成的数据湖。...“ 数据湖出生于社交媒体巨人 PriceWaterhouseCooper（普华永道）杂志总结了数据湖中数据湖概念的起源和未来数据的承诺： “Hadoop背后的基本概念是由Google设计的，旨在满足其对灵活...BlueGranite博主兼微软云数据解决方案架构师Chris Campbell表示， “Data Lake保留所有数据。...相信我，数据湖，在这个成熟的阶段，最适合数据科学家。“ 数据湖比数据仓库更好吗？
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