湖仓一体是一种云计算技术,它将云计算与大数据、物联网、人工智能等技术相结合,实现了数据的实时处理、存储和分析。湖仓一体的核心优势在于实现了数据的实时处理和分析,从而提高了企业的决策效率和运营效率。
湖仓一体的应用场景包括但不限于以下几个方面:
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希望以上答案能够帮助您更好地了解湖仓一体的概念和应用场景。
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? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 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? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。
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。
数据库行业正走向分水岭。 过去几年,全球数据库行业发展迅猛。2020年,Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS,把云数据库作为唯一的评价方向;2021年,Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化: 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限; 2、放开了魔力象限的收入门槛限制,SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单。 某种程度上,这种变化的背后,暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时
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。
近日,大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资,经过这一轮 16 亿美元融资,其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示,这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse(湖仓一体)赛道的布局。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中,对于一个真正的数据湖应该是什么样子,现在对数据湖认知还是处在探索的阶段,像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
随着企业数字化转型进入深水区,越来越多的企业视湖仓一体为数字变革的重要契机,湖仓一体也受到了前所未有的关注。当然,关注度越高市场上的声音也就越嘈杂,很多过时甚至错误的湖仓一体技术和理念不胫而走,很有可能将转型中的企业引入歧途,推高数据孤岛,造成资源浪费甚至错过数字化转型的战略时机。
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
为适应数据应用需求,大数据平台架构持续演进,历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年,湖仓一体概念提出,湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性,将成为大数据平台的主流架构。
2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年,党的二十大报告指出加快推进产业数字化转型。各行业数字产业化、数字化转型过程中,最核心的工作是充分激发各行业数据要素的潜在价值。自2021年“湖仓一体”首次写入Gartner 数据管理领域成熟度模型报告以来,随着企业数字化转型的不断深入,“湖仓一体”作为新型的技术受到了前所未有的关注,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字化转型的重要基础设施。
一时间,似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”,仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区,越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机,如今湖仓一体受到前所未有的关注。
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
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。
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势,但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一,导致系统和研发重复投入,在这之上的数据模型、代码也不能统一;其次是缺少数据治理,实时数据通常没有纳入数据中台管理,没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题,网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍,Arctic 具备实时数据更新和导入的能力,能够无缝对接数据中台,将数据治理带入实时领域,同时支持批量查询和增量消费,可以做到流表和批表的一体。
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
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商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
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。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
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。
在当今数据驱动的商业世界中,高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖,作为数据存储和处理的两种主流技术,分别扮演着独特而重要的角色。
作者 | 郑思宇 在愈发复杂的大数据场景下,数据仓库与数据湖各自的弊端开始显现,湖仓一体架构走向舞台中央。此前,InfoQ 也曾在 《湖仓一体会成为企业的必选项吗?》 一文中提到,对于高速增长的企业来说,选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖,将成为不可逆转的趋势。 虽然业界对于湖仓一体的价值是高度认同的,但作为一种新兴的架构,大多数公司对于湖仓一体仍处在初期的探索阶段,有些企业甚至对于要选择怎样的湖仓一体架构仍旧是云里雾里。本文,我们希望从技术选型的角度出发,让你重新理解湖仓一体的本质与要求,扫除技
在当今大数据时代,数据成为了企业的重要资产。如何高效地处理、存储和分析这些数据,成为了企业面临的重要挑战。Flink作为一款高性能的流处理框架,与湖仓一体架构的结合,为企业提供了一种全新的解决方案。本文将深入探讨如何轻松入门大数据,玩转Flink,打造湖仓一体架构。
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。
2023 DAMS中国数据智能管理峰会-上海站将于3月31日盛大举办,峰会设置了大数据、数据治理&数据资产管理、信创数据库、信创运维、金融&运营商等五大主题专场,与大家一起探索大数据与云原生强强联合的方式,挖掘由此激发的软件发展和技术进步。其中,腾讯实时湖仓团队负责人邵赛赛老师将分享《实时湖仓一体在腾讯的实践落地》,内容概要提前剧透: 实时湖仓一体在腾讯的实践落地 议题要点及收获: 湖仓一体技术可以为业务带来原先Hadoop数仓所无法提供的能力,包括流批一体架构、行级更新、schema evolutio
在云中启用数据和分析可以让您拥有无限的规模和无限的可能性,以更快地获得洞察力并利用数据做出更好的决策。数据湖仓一体越来越受欢迎,因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台,并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。与云数据湖和云数据仓库相比,云数据湖提供了显着的可扩展性、敏捷性和成本优势。
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。
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。
加利福尼亚州桑尼维尔,2024 年 6 月 26 日 - 通用数据湖仓一体公司 Onehouse 今天宣布已获得由 Craft Ventures 领投的 3500 万美元 B 轮融资。现有投资者 Addition 和 Greylock Partners 参与了新一轮融资,迄今为止的总融资额达到 6800 万美元。
导读:本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践。主要内容包括:
随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中,业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业,尤其是数据驱动型企业来说,需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据,这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性,并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力,因此,数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。
在B站,每天都有PB级的数据注入到大数据平台,经过离线或实时的ETL建模后,提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据,如何高效低成本地满足下游数据的分析需求,一直是我们重点的工作方向。
从一体机、超融合到云计算、HTAP,我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题,借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体(Lakehouse)也一样,如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。 数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留,将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很多垃圾数据,原样保留就意味着垃圾数据都要存进数据湖?没错,数据湖就是这样一个数据垃圾场,不管什么样的数据一股
下图是一张非常经典的数据分析技术演进图,从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点,并预测下未来发展方向。
湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台,本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建,湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化,项目所用到的技术组件都从基础搭建开始,目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通,实现企业级项目离线与实时数据指标分析。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题,分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析,后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。
Building The Real-time Datalake at ByteDance (00:00:00-00:22:47)
10年前,Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念;10年后的今天,在业界“数据中台”大火的时代背景下,再来讨论“数据湖”,别有一番风味。
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。
在数字化转型驱动下,实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式,难于满足“T+0”等高时效场景需求;依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式,无法沉淀实时数据资产,存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据,到 2025 年,这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据,那么这些数据又有什么用呢?针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
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。
机器之心发布 机器之心编辑部 国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本,让数据智能触手可及。 湖仓一体作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。LakeSoul 是数元灵科技研发的,国产唯一的开源数据湖存储框架,并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求,深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现
1991年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》,标志着数据仓库概念的确立。
传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景,我们一般又可以分为两类,一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级;另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求,一般分钟级别,比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。
腾讯游戏广告业务对数据准确性和实时性均有诉求,因此数据开发团队分别搭建了离线及实时数仓。技术视角下,这是典型的Lambda架构,存在数据口径不一致、开发维护成本高等弊端。在降本增效的大背景下,我们针对结合计算引擎Flink与数据湖技术Iceberg建设流批一体实时湖仓做了较多的探索和实践,已经具备可落地可复制的经验。借助Flink框架支持批处理作业的能力,我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL,存储层面统一于Iceberg。
恭喜Paimon进入一个新的篇章,这篇文章也是我个人结合当前整个湖仓领域的发展和实践写的一个总结性质的文章。
从大数据发展的历史长河来看,谷歌的“三驾马车”—— 《GFS》、《MapReduce》和《BigTable》,加上亚马逊的一篇关于 Dynamo 系统的论文奠定了大数据时代发展的基础。从“大数据之父”道格·卡丁创造了 Hadoop 到现在许多厂商开始单独造轮子、做开源,大数据的发展首先是获得了大规模数据的处理能力,然后再解决了数据的分析与挖掘问题,到如今又开始解决“如何实时查询数据”的问题,从近 20 年的发展中基本可以看出,这些演进的背后都是由企业需求和业务发展驱动的。 英特尔院士、大数据技术全球 CTO
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
在最近的一篇博客中,Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变,以及使用开放数据湖仓的好处,尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。如果你错过了,你可以在这里阅读。
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