AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。...「 AllData数据中台 - 主页 」「 湖仓一体化平台 - 功能描述 」1、AllData数据同步平台基于开源项目kyuubi核心技术建设。...2、在数据同步与处理方面，湖仓一体化平台展现了其强大的实力。它能够实时捕获并同步各类数据源的变化，确保数据的及时性和准确性。...3、在生态集成方面，湖仓一体化平台与Hive、Trino、Presto等大数据主流计算引擎深度整合，为用户提供了统一的数据存储和访问接口。...「 湖仓一体化平台 - 模块功能汇总 」「 湖仓一体化平台 - 功能点展示 」「 湖仓查询 」统计概览「 湖仓查询 」管理中心-会话中心「 湖仓查询 」管理中心-操作中心「 湖仓查询 」管理中心-引擎中心
2.数据湖 数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖的本质是由“➊数据存储架构+➋数据处理工具”组成的解决方案。...3.湖仓一体 湖仓一体架构最重要的一点，是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通，并且“自由”流动。...湖里的“新鲜”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用，而仓里的“不新鲜”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。...1+N数据湖体系：1个数据湖，N个租户、N个数据仓库、N个数据集市、N个数据创新实验室。...数据交换共享平台支撑企业数据共享交换的基础性互联互通平台。促进数据交易，实现企业内外部跨层级、跨系统、跨部门的数据共享和业务协同提供基础支撑。
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。...数据分析平台通常根据它们所涵盖的过程部分分为多个阶段。典型的批量数据流水线平台如上图所示。但是，文章分析也适用于实时平台。这些工具可以从处理（绿色）或存储（蓝色）的角度进行分类。...下面的工具行对应于它们在平台不同阶段的可用性。 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。...原则上，您可以纯粹在数据湖或基于数据仓库的解决方案上构建云数据分析平台。 我见过大量基于数据湖工具的功能齐全的平台。在这些情况下，可以使用特定于用例的数据库数据集市来提供信息，而根本不需要数据仓库。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。
在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？...让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！...精彩内容，扫码报名，免费参会 本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师，腾讯云数据湖存储的负责人，他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。...演讲议题：下一代湖仓加速存储 GooseFS 在实时 OLAP 搜索场景中的实践与优化 演讲嘉宾：于飏 腾讯云 COS 对象存储团队资深高级工程师 个人介绍：硕士毕业于西安电子科技大学，一直专注云端对象存储相关技术的研发工作...演讲摘要：腾讯云对象存储中心推出的 GooseFS 加速存储产品，从最初加速湖仓应用场景下的海量吞吐与数据本地化调度，已经扩展演进到了实时 OLAP 引擎场景。
Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。.../离线一体化湖仓架构，为反欺诈策略、用户⾏为分析、BI 应用等若干系统提供了高效准确的服务，实现了查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。...数据开发与分析工作则依赖 CDH 自带的 Hue 平台，任务调度依赖 easyScheduler，最终与自主研发的报表平台对接，实现数据的可视化。...基于 Apache Doris 的实时/离线一体化湖仓架构经过七个月的设计与实施，最终完成了基于 Apache Doris 离线 / 实时一体化湖仓统一架构。...打通存量数据湖与 Doris 数仓的对接，为日后 PB 级数据的分析做好充分准备。
正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。...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。...我们注意到 Snowflake 在数据仓库领域有基础，而 Databricks 更面向数据湖。然而，两者都将其范围扩展到了其范式的典型限制之外。 这两种工具绝对可以单独使用来满足数据分析平台的需求。 ...然而，正如在上一篇文章中提到的，在一个平台上同时使用这两种产品可能是个好主意。图中描述了这种解决方案的故障，Databricks 读取和处理原始数据，Snowflake 负责管道的发布端。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。
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。...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。...例如，可以定义可从多个工具访问的通用关系数据库类型表。 另一方面，将单个工作区用作图形用户界面是有益的。通常，在构建新的分析平台时，您需要对云大数据组件有相当广泛的了解。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。
详解》 新架构与湖仓一体 通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。...数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。下面是架构图： MySQL 数据通过 Flink CDC 进入到 Kafka。...实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。...本节内容，引用自：《37 手游基于 Flink CDC + Hudi 湖仓一体方案实践》 最佳实践 版本搭配 版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：...Chan 的提点，可能是 checkpoint的问题，于是做了设置 set execution.checkpointing.interval=10sec; 终于正常了 致此，Flink + Hudi 仓湖一体化方案的原型构建完成
01 数据仓库架构升级的背景 1. 基于 Hive 的数据仓库的痛点 原有的数据仓库完全基于 Hive 建造而成，主要存在上述三大痛点。 2....Iceberg 关键特性 Iceberg 主要有四大关键特性：支持 ACID 语义、增量快照机制、开放的表格式和流批接口支持。...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....Flink SQL 入湖示例 DDL + DML 5. CDC 数据入湖链路 如上所示，我们有一个 AutoDTS 平台，负责业务库数据的实时接入。...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。
作者：bearly 大数据领域流批一体和湖仓一体都是技术演进的趋势，技术大一统是每个 coder 的浪漫。...当前实验平台增量存储预算都已经收敛在 Iceberg 库上(20PB+)，会逐步迁移“年久失修”的 THive，全面拥抱湖仓格式。...前言： 大数据领域流批一体和湖仓一体都是技术演进的趋势，技术大一统是每个 coder 的浪漫。...湖仓一体的背景不过多介绍，及 Lamdba、Kappa 等架构相信数据工程 coder 已经深深理解，直接介绍微信实验平台基于 iceberg 做的改造，和带来的收益，以及过程中遇到的问题，未来的期望。...我们后续的实时湖仓方案会采用 StarRocks 3.x + Iceberg，便于湖仓融合。
湖仓一体架构则解决了这些问题，它整合了数据湖和数据仓库的优势，创建一体化和开放式的数据处理平台。这种架构允许底层统一存储和管理多种类型的数据，并实现了数据在湖仓之间的高效调度和管理。...这种架构结合了云原生和湖仓一体的技术优势，实现新一代云数据智能平台。...平台支持多种湖仓架构，包括离线数仓、实时数仓、流批一体数仓以及湖仓一体架构，满足企业内部数仓工程师、数据分析工程师和数据管理人员的需求。...此外，该平台还集成了大模型工具的相关能力，用户可以在这个平台上一站式完成大模型应用的构建过程。 （4）产品输出形态 云数据智能平台 DataCyber 展示了其产品的高度开源开放性。...在云上输出湖仓一体平台， CyberEngine + CyberData + CyberAI：提供一站式的大数据 AI 底座、DataOps 平台和 MLOps 平台组合，输出云原生弹性湖仓一体平台，满足客户的多样化应用场景
Hudi 社区在行业创新方面有着良好的记录，多年来一直为一些最大的数据湖和云供应商提供支持。 • Hudi 是一个开放数据湖仓一体平台。...Hudi 如何融入开放数据湖仓一体 最近向互操作性和兼容性的转变只是强调了一种“格式谬误”，即我们在生活中所需要的只是简单地就某些数据格式达成一致。...开放是第一原则，但我们的技术愿景始终是为主流数据仓库和数据湖（现在融合成一个数据湖仓一体）“增量化数据处理”[3]，拥有强大的新存储层和内置的数据管理。...作为Onehouse的创始人，我们与所有查询引擎厂商平等合作，为用户带来真正开放的数据湖仓一体。...随着现在一致同意向数据湖仓一体的融合，我们认为现在是重振这一愿景的更好时机，并考虑到自那以后的所有新发展，将其变为现实，并赋予更多价值 - 更成熟的 SQL 湖引擎、围绕数据互操作性的广泛共识、支持开放数据格式的仓库
，故大量未变化的历史冷数据会被重复存储多份，带来存储浪费； 为了解决上述问题，保证数仓的降本提效目标，我们决定引入数据湖来重构数仓架构，具体如下： •业务数据源实时接入Kafka，Flink接Kafka...Hudi可以很好的在任务执行过程中进行小文件合并，大大降低了文件治理的复杂度，依据业务场景所需要的原子语义、小文件管理复杂度以及社区活跃度等方面综合考量，我们选择Hudi来进行湖仓一体化改造。 3....主要在于利用Hudi数据湖提供的技术能力，可以较好的解决应用背景部分阐述的两大痛点，节约数仓Merge更新与存储两部分的费用开销。...总结与展望 从数据湖上线和测试过程来看，目前数据湖能解决我们的一些数仓痛点，但是依然存在一些问题。...总结如下 •Hudi on Spark 布隆过滤器查找与构建索引过程性能尚待提升，由于华米数据分布特性（更新频率多，范围广），现阶段部分大表的更新性能提升有待加强；•Metadata表的使用是为了提升整体入湖性能
导读： 湖仓一体是将数据湖和数据仓库的优势相结合的数据管理系统。Apache Doris 结合自身特性，提出了【数据无界】和【湖仓无界】核心理念。...在数据驱动决策的时代，湖仓一体架构以统一存储、统一计算、统一管理的创新形式，补齐了传统数据仓库和数据湖的短板，逐步成为企业大数据解决方案新的标准。...本文将进一步深入，聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景，分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。...湖仓分析加速场景在该场景中，以 Apache Doris 作为计算引擎，对湖仓中数据进行查询分析加速。01 缓存加速针对 Hive、Iceberg 等湖仓系统，用户可以配置本地磁盘缓存。...阅读推荐（上篇）从 0 到 1 构建湖仓体系， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读Cisco WebEx 数据平台基于 Apache Doris 统一 Trino、Pinot、Iceberg
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。
面对向 TB 级、PB 级，甚至 EB 级增长的数据，“如何存”和“如何用”不再是相对孤立的话题。“智能湖仓”向行业传递了一个信号：企业需要统一数据分析工具，实现数据在整个数据平台的自由流转。...Data mesh 概念也是 Gartner 提出的十大数据技术趋势之一。...同时，在“智能湖仓”架构中，还有云原生人工智能平台 Amazon SageMaker ，它提供了多类机器学习库和开发工具包，帮助用户快速构建人工智能应用。...底层数据架构的现代化演进，也将为企业乃至全行业带来更大的价值。数据，作为与土地、劳动力、资本、技术并列的“第五大生产要素”，重要性不言而喻。...如今，亚马逊云科技“智能湖仓”架构在企业中的实践，已经为企业构建现代化数据平台提供了一条可供遵循的路径。
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。...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。
此时人们兴奋于追求数据的处理规模，即『大』数据，没有闲暇争论是数据仓库还是数据湖。...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）。...2）统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。...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...企业可以使用湖仓一体化的数据中台能力，优化数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势。 使用数据湖做集中式的原始数据存储，发挥数据湖的灵活和开放优势。
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。...数据湖仓一体的诞生是随着云仓库提供商开始添加通常与湖相关的功能而产生的，正如 Redshift Spectrum 和 Delta Lake 等平台中所见。...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。...您很可能会使用一个为支持开放的数据湖仓一体架构而构建的平台。因此，请确保在购买之前研究每个平台的不同功能和实现。 5.1 了解您的核心用户 当涉及到数据仓库与数据湖时，"一刀切"并不适用。...在数据驱动型企业数量不断增加的大背景下，这种演变是有意义的：随着组织继续从更多来源获取和利用更多类型的数据，他们需要能够支持其增长的技术。
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