湖仓一体是一个概念，指的是将湖泊和仓库联系在一起的一种方式。在这个概念中，湖泊是用来存储和管理水资源的，而仓库则是用来存储和管理其他类型的资源的。通过将湖泊和仓库联系在一起，可以实现更高效的资源管理和利用。
湖仓一体的优势在于可以实现资源的多元化利用，同时可以减少对自然资源的过度开发和消耗。应用场景包括农业、水资源管理、城市规划等领域。
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问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？...那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？...由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 2.湖仓一体化为什么诞生？...是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性，将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本？那么湖仓一体化就是答案！ 3.湖仓一体化是什么？...4.湖仓一体化的好处是什么？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。
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....流批一体： 在流批一体的理念下，Flink 的优势会逐渐体现出来。 12....总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore； 总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。...架构收益 - 准实时数仓 上方也提到了，我们支持准实时的入仓和分析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储，是真正的批流一体。
本文主要介绍为了应对以上挑战，我们在湖仓一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要湖仓一体 在讨论这个问题前，我们可能首先要明确两个概念：什么是数据湖？什么是数据仓库？...湖仓一体是近两年大数据一个非常热门的方向，如何在同一套技术架构上同时保持湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。...B站的湖仓一体实践 对于B站的湖仓一体架构，我们想要解决的问题主要有两个：一是鉴于从Hive表出仓到外部系统（ClickHouse、HBase、ES等）带来的复杂性和存储开发等额外代价，尽量减少这种场景出仓的必要性...我们基于Iceberg构建了我们的湖仓一体架构，在具体介绍B站的湖仓一体架构之前，我觉得有必要先讨论清楚两个问题，为什么Iceberg可以构建湖仓一体架构，以及我们为什么选择Iceberg？...具体详情可查询参考文献[2]（通过索引加速湖仓一体分析）。
为此，这篇文章我们将主要分析： 1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么？ 2、架构演进，为什么说湖仓一体代表了未来？ 3、现在是布局湖仓一体的好时机吗？...01：数据湖+数据仓≠湖仓一体 在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。 正式切入主题前，先跟大家科普一个概念，即大数据的工作流程是怎样的？...于是，湖仓一体诞生了。...这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力...02：为什么说湖仓一体是未来？ 回归开篇的核心问题：湖仓一体凭什么能代表未来？ 关于这个问题，我们其实可以换一个问法，即在数据智能时代，湖仓一体会不会成为企业构建大数据栈的必选项？
其次，您可以订阅数据湖仓服务，例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征，介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。...PaaS 数据湖仓 平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。...SaaS 数据湖仓 软件即服务 (SaaS) 数据湖仓部署是作为服务提供的交钥匙解决方案。例如，最近发布的 CDP One数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品（亚马逊网络服务）。...数据湖仓一体的好处 运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。...CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品，可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。
因此，湖仓一体化应运而生，旨在将数据仓库的结构化分析能力与数据湖的存储灵活性无缝结合，为企业提供一个综合的数据管理方案。 接下来，我们就湖仓一体进行更深入的分析。...现实的业务需求，逼着他们追求湖仓一体。 湖仓一体化策略的关键，在于它整合了数据仓库的高效、结构化查询处理能力，和数据湖的大规模、多样化数据存储能力。...随着技术的不断发展，我们预计湖仓一体化将在未来的企业数据战略中扮演越来越重要的角色。 具体怎么实现湖仓一体？ 既然湖仓一体这么好，那么，应该怎么样来实现湖仓一体呢？...当然，湖仓一体的技术创新才刚刚开始，未来还有很长的路要走。 展望未来，湖仓一体化预计将在多个维度实现技术革新和进步。...同时，云计算的广泛应用将促进湖仓一体化方案在云原生和多云环境中的适应性，增强其灵活性和扩展性。 此外，用户友好性和无缝集成，将成为湖仓一体化解决方案的关键特征。
Hudi介绍 概述 架构图 核心概念 Timeline 文件布局 索引 表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解 流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 湖仓一体...hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行 启动HDFS集群 启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序 湖仓一体...DataSourceOptions.scala 配置项请参考：http://hudi.apache.org/docs/configurations.html#read-options 推荐阅读 触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践...Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用 通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案 实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi Debezium-Flink-Hudi
由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 02 数据湖+数据仓=湖仓一体？ 在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。...于是，湖仓一体诞生了。...这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力...06 湖仓一体化有什么好处？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。...现在是采用湖仓一体的好时机吗？ Q：现在大多数企业都还没有用到湖仓一体的新架构，他们要么选择了数据湖方案，要么选择了数仓方案。湖仓一体作为一个新兴架构，很多企业目前还在早期探索阶段。
通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。...基于 Apache Doris 的湖仓一体架构快手基于 Apache Doris 升级为湖仓一体分析平台，新架构如图所示：从下至上，主要分为以下几个层级：数据加工层：数据源数据同步到数据湖仓（Hive/...接下来重点介绍整个湖仓一体架构中，缓存服务和自动物化服务方面的功能和实践经验。...结束语引入 Apache Doris，使快手成功从湖仓分离架构升级到湖仓一体架构。...后续，快手将会进一步探索 Doris 在湖仓一体下的应用实践。
湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。
为此，可通过建设实时数仓解决上述问题，实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求，依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术，兼具时效性和灵活性优势，可作为金融业实时数据的生产、存储和使用平台。...同时，随着Hudi、Iceberg、Delta Lake等数据湖技术发展，依托数据湖底座的湖仓一体实时数仓建设正在兴起，对推进企业数字化转型具有重要价值： • 一是弥补现有架构的不足，湖仓一体实时数仓弥补了传统数仓对于数据实时处理能力的不足...• 三是提升企业级数据分析整合能力，湖仓一体实时数仓打破了数据湖与数据仓库割裂的体系，将数据湖的灵活性、数据多样性以及丰富的生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合。...实时数仓建设关键技术 3.1 实时数据入湖 实时数据入湖是湖仓一体实时数仓数据模型建设的基础，与流计算模式下“即用即弃”的数据处理策略不同，湖仓一体实时数仓借助Hudi数据湖存储引擎对实时流数据进行摄入存储...未来展望 湖仓一体实时数仓将数据湖的灵活性、数据多样性、丰富生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合，对实时数据模型建设具有重要价值。
数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。...湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。...Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。...湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用；而仓里的“隐性价值”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。...湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。
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。...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...、最后提出了湖仓一体化平台未来发展趋势，推荐给大家阅读。
/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。...，系统负责自动caching/moving，系统可以根据自动的规则决定哪些数据放在数仓，哪些保留在数据湖，进而形成一体化 我们将在下一章详细介绍阿里云湖仓一体方案如何解决这三个问题。...六、阿里云湖仓一体方案 1. 整体架构 阿里云MaxCompute在原有的数据仓库架构上，融合了开源数据湖和云上数据湖，最终实现了湖仓一体化的整体架构（图11）。...4）自动数仓 湖仓一体需要用户根据自身资产使用情况将数据在湖和仓之间进行合理的分层和存储，以最大化湖和仓的优势。...构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理
数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢？提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点，供数据团队考虑。...3.6 湖仓一体的好处 湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。...易于数据版本控制、治理和安全性：数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性，从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点 湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。...湖仓一体是最新的数据存储架构，它将数据湖的成本效率和灵活性与数据仓库的可靠性和一致性结合在一起。 此表总结了数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异。...尽管数据湖仓一体结合了数据仓库和数据湖的所有优点，但我们不建议您为了数据湖仓一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求？ 从头开始构建湖仓一体可能很复杂。
我将这种架构称为“通用数据湖仓一体”。 通用数据湖仓一体架构 通用数据湖仓一体架构将数据湖仓一体置于数据基础架构的中心提供快速、开放且易于管理的商业智能、数据科学等事实来源。...数以千计同时使用数据湖和数据仓库的组织可以通过采用此架构获得以下好处： 统一数据 通用数据湖仓一体体系结构使用数据湖仓一体作为组织云帐户中的事实来源，并以开源格式存储数据。...他们使用通用数据湖仓一体架构，使数据使用者能够使用各种技术（包括 Hive 和 Spark、Presto 和 Trino、BigQuery 和 Flink）查询湖仓一体。...我相信在未来的道路上通用数据湖仓一体架构也可以建立在为这些需求提供类似或更好的支持的未来技术之上。 最后 Onetable 是通用数据湖仓一体架构的另一个构建块。...借助通用数据湖仓一体架构，他们的分析师可以继续使用仓库对湖仓一体中存储的数据进行查询。
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift（数仓）查询Hudi表，现在它终于来了。...现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...bucket/prefix/partition-path' Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成，然后原生集成到AWS上不同云产品，如Athena、Redshift，可以看到Hudi作为数据湖格式层衔接了云原生数据湖与数据仓库...，可用于打造湖仓一体底层通用格式，Hudi生态也越来越完善，也欢迎广大开发者参与Apache Hudi社区，一起建设更好的数据湖，Github传送门：https://github.com/apache/
，由于具备了一定的“实时”数据湖数据处理能力，因此现在把这种实现（更多是架构上的）称为湖仓一体。...现在的湖仓一体除了能“实时”数据交互以外，原来批量定时整理数据的通道仍然保留，这样可以将数据湖数据整理好存入数仓实施本地计算，当然这已经跟湖仓一体没太大关系了，没有“一体”之前也是这么做的。...，仓是仓， 二者根本没有一体！...，即通过 SPL 完全接管原来数据仓库的工作，这样在一个体系内就实现了湖仓一体。...在数据湖中全面实现一体化数仓可不是说说而已。
估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。...以下讨论数据湖、数据仓库、湖仓一体都是基于用户的数据是海量且复杂多元的。...以下列举了业界实现的方案阿里云 MaxCompute + Hologres图片阿里云 EMR + Sarrocks图片华为云 湖仓一体图片字节跳动 基于Doris的湖仓一体探索图片字节跳动-火山引擎 湖仓一体云服务图片...链接5 4万字全面掌握数据库、数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台。链接6 大数据发展20年，“仓湖一体”是终局？链接7 B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践。链接8 亚马逊湖仓一体。...链接9 构建切实有效的湖仓一体架构。 链接
以下讨论数据湖、数据仓库、湖仓一体都是基于用户的数据是海量且复杂多元的。...湖仓价值的交点 （以上图片来自阿里云） How：业界怎么做湖仓一体？...目前业内的湖仓一体的架构一般都叫基于某某数据仓库的湖仓一体架构，用户会把热数据（频繁查询）放在数据仓库中，无论在存储和计算上都有大量的优化，计算速度快、成本高；冷数据放在数据湖中，计算慢、成本低，当用户要查询时...以下列举了业界实现的方案： 阿里云 MaxCompute+Hologres 阿里云 EMR+Sarrocks 华为云 湖仓一体 字节跳动 基于Doris的湖仓一体探索 字节跳动-火山引擎 湖仓一体云服务...7.B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践 8.亚马逊湖仓一体 9.构建切实有效的湖仓一体架构 作者简介 叶强盛 腾讯云开发者社区【技思广益·腾讯技术人原创集】作者 腾讯后台开发工程师，目前负责腾讯天穹大数据
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