湖仓一体是谁提出的

湖仓一体是一种云计算的概念，它是指将云计算和数据仓库整合在一起，以提供更高效的数据存储和分析能力。这个概念的提出者是腾讯云，他们在2021年推出了这个概念，并提供了相应的产品和服务。

湖仓一体的优势在于它可以帮助企业更快速、更高效地分析和处理大量数据，从而更好地理解市场趋势、优化业务流程和提高客户满意度。它可以应用于各种行业，包括金融、电商、医疗、游戏等等。

腾讯云提供了一系列的湖仓一体相关的产品和服务，包括云上数据仓库、数据分析工具、数据可视化工具等等。这些产品和服务可以帮助企业更好地利用云计算的优势，实现数据的快速处理和分析。

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湖仓一体详解

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？...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？...一种常见的解决方案是结合数据湖和数据仓库优势，建立湖仓一体化，进而解决了数据湖的局限性：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。...湖仓一体是一种新型开放式架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，它构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的数据处理和管理功能，打通数据湖和数据仓库两套体系，让数据和计算在湖和仓之间自由流动...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。

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湖仓一体：基于Iceberg的湖仓一体架构在B站的实践

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。...，比如AWS RedShift及SnowFlake等；另外一条是从数据湖向湖仓一体演进，基于开放的查询引擎和新引入的开放表存储格式达到分布式数仓的处理效率，这方面闭源商业产品的代表是DataBricks...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...Magnus是我们湖仓一体架构的核心组件，它负责管理优化所有的Iceberg表中的数据。

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数据湖仓一体的好处

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。

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数据湖与湖仓一体架构实践

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....踩过的坑 03 收益与总结 1. 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。流批融合准实时场景下实现流批统一：同源、同计算、同存储。 2....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。

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现在是采用湖仓一体的好时机吗？

湖仓一体的不同解法 InfoQ：数据湖和数仓融合架构（即湖仓一体）是当下大数据领域非常重要的议题之一，不仅各大云厂商先后提出了自己的技术方案，开源社区也有一些项目非常活跃。...在您看来，目前业内对湖仓一体的定义是否达成一致了？不同厂商推的湖仓一体技术方案有哪些关键差异？关涛：我认为目前业内对湖仓一体的整体大方向是高度达成一致的。...比如 Databricks，它是以数据湖为轴发展起来的一套系统，所以它更多谈的是从湖向仓怎么走，最终走向湖仓一体。...那从这个层面上讲，现代的数据湖几乎都是以云为轴来做的。后面一个问题是说湖仓一体是不是不一定非要上云，其实不见得。...现在是采用湖仓一体的好时机吗？关涛：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。

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别说你懂湖仓一体

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？...事实上，架构的演进是由业务直接驱动的，如果业务侧提出了更高的性能要求，那么在大数据架构建设的过程中，就需要数据库架构建设上进行技术升级。...，这同样是未来湖仓一体架构需要持续演进的方向。...03：现在是布局湖仓一体的好时机吗？从市场发展走向来看，“湖仓一体”架构是基于技术发展进程的必经之路。

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湖仓一体，技术“缝合怪”？

数据存储领域“性格”迥异的两兄弟我们追求湖仓一体，说明他们之前其实是分离的。那么，为什么是分离的呢？...而数据湖由于其包罗万象的特性，虽然存储成本较低，但在数据治理方面面临更大的挑战。为什么要追求湖仓一体？既然数据湖和数据仓库是两种截然不同的东西，那我们为什么现在要强行将他们融为一体呢？...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？...确定业务需求和目标实现湖仓一体化的首要步骤，是明确企业的业务需求和目标，这包括理解企业希望通过一体化实现的具体业务目标，如提高数据分析的效率、降低成本或改善数据治理。...架构设计在选择合适的技术平台和供应商之后，设计一个能够同时支持数据湖和数据仓库操作的统一架构，是实现湖仓一体化的关键。

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湖仓一体 - Apache Arrow的那些事

湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。...下面是一个简单的SIMD加法例子：使用AVX-128，一次操作可以处理8个两字节的值。...Gandiva 生成的是 LLVM 的形式，并且可以生成向量化的执行代码。Gandiva 是一个开源项目，旨在为 Apache Arrow 提供高效的数据处理功能。...RecordBatch和ExecBatch的几个关键区别： 1）ExecBatch没有schema。假设他是一个batch流的一部分，并且流假设是由一个持久的schema。...因此该schema通常存储在ExecNode中 2）ExecBatch中的列要么是一个Array，要么是标量。若是标量，意味着该列的一个batch种仅一行值。

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Streaming与Hudi、Hive湖仓一体！

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...所以，数据的实际到达事件，和实际发生事件是不一样的。 Hudi是这样处理的：延迟到达的数据，Upsert操作将新的数据生成到之前的时间段（文件夹）中。...表类型 Hudi中支持两种类型的表，一种是COW，另外一种是MOR。要区分它们很容易，COW是不带日志的、而MOR是带日志的。...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...、哪些是Hudi生成的。

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7000字，详解仓湖一体架构！

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。...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...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！ 04 什么是湖仓一体化？...Data Lakehouse概念是由Databricks提出的，在提出概念的同时，也列出了如下一些特性：事务支持：Lakehouse可以处理多条不同的数据管道。...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。

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现在的湖仓一体像是个伪命题

，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。...不管怎样，无论通过传统的 ETL 将数据由湖到仓，还是通过外部映射“实时”数据由湖到仓，数据湖和数据仓库几乎没有任何变化（只是提升了由湖到仓的数据传输频率，还要符合很多条件），物理仍然上分存两处，湖是湖...，仓是仓，二者根本没有一体！...这里尤其注意的是，使用 SPL 存储整理后数据仍然存放在文件系统中，理论上可以与数据湖存放一处，这样可以实现真正意义的湖仓一体。

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AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？

Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...LOCATION参数必须指向包含.hoodie文件夹的Hudi表基础文件夹，该文件夹是建立Hudi提交时间线所必需的。...如果是，请检查.hoodie文件夹是否在正确的位置，并且包含有效的Hudi提交时间线。...，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/

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快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris，实现湖仓分离向湖仓一体架构升级

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。...统一数据湖的构建和计算引擎： Apache Doris 支持主流湖仓的数据写入能力，用户可以基于 Doris 进行统一的数据写入、处理及分析，形成湖仓一体架构下的链路闭环。...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/...湖仓数据查询优化除缓存服务和物化视图服务外，快手在实际使用过程中总结了一些湖仓查询的优化经验：外表统计信息：统计信息对查询规划尤为重要，尤其是在复杂关联查询中。...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。

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如何在 CDP 的湖仓一体中使用Iceberg

在这篇由两部分组成的博客文章中，我们将向您展示如何在 CDP 中使用 Iceberg 来构建一个开放的湖仓，并利用从数据工程到数据仓库再到机器学习的 CDP 计算服务。...在第一部分中，我们将重点介绍如何在 CDP 中使用 Apache Iceberg 构建开放式湖屋；使用 CDE 摄取和转换数据；并利用时间旅行、分区演变和对 Cloudera 数据仓库上的 SQL 和...第一步是加载我们的 Iceberg 表。除了直接使用新数据创建和加载 Iceberg 表之外，CDP 还提供了一些其他选项。您可以导入或迁移现有的外部 Hive 表。...5 2004 7129270 6 2003 6488540 7 2002 5271359 8 2001 5967780 9 2000 5683047 … … 就地分区演变接下来，最常见的数据管理任务之一是修改表的模式...首先，我们将使用show create table命令检查表的当前分区，如下所示： SHOW CREATE TABLE flights_v3; 我们看到该表是按年份列分区的。

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安全云数据湖仓一体的 10 个关键

数据湖仓一体角色应仅限于管理和管理数据湖仓一体平台，仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富的安全管理员。数据湖仓一体用户不应该将环境暴露于重大风险中。...限制平台功能以限制允许管理员管理和管理数据湖仓一体平台的功能，仅此而已。云平台上逻辑数据分离的最有效模型是为您的部署使用唯一帐户。...日志管理：分析云数据湖仓一体中的事件是识别安全事件的关键，也是监管合规控制的基石。日志记录必须以保护欺诈活动更改或删除事件的方式进行。...身份管理和认证身份是审计和为云数据湖仓一体提供强大访问控制的重要基础。使用云服务时，第一步是将您的身份提供商（如 Active Directory）与云提供商集成。...结论：全面的数据湖仓一体安全至关重要云数据湖仓一体是一个复杂的分析环境，超越了存储，需要专业知识、规划和纪律才能有效保护。

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农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践

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...• 二是降低企业成本，湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。...• 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

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基于湖仓一体构建数据中台架构

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。...不同于传统「交易核心」往往仅针对特定业务系统解决其交易需求不同的是，「数据核心」需要汇聚从多个「交易核心」产生的实时交易流水数据，为全企业跨业务的多个系统提供高并发的实时对客全量数据查询及数据探索分析能力...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。

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湖仓一体架构构建与平台应用实践

仓库，东西要放在规整的货架上，甚至还会给货架编号。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？...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。

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数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

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？...所以我们提出下一代的大数据技术演进方向：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。...整体架构还具备统一的数据安全、管理和治理等中台能力。 ? 针对第五章提出的湖仓一体的三个关键问题，MaxCompute实现了以下4个关键技术点。...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...在这样的背景之下，MaxCompute 率先提出湖仓一体，为业界和用户展现了一种数据湖和数据仓湖互相补充，协同工作的架构。

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作业帮基于 Delta Lake 的湖仓一体实践

数据湖数据湖实现上是一种数据格式，可以集成在主流的计算引擎（如 Flink/Spark）和数据存储 (如对象存储) 中间，不引入额外的服务，同时支持实时 Upsert，提供了多版本支持，可以读取任意版本的数据...基于 Delta Lake 的离线数仓引入 Delta Lake 后，我们的离线数仓架构如下：首先 Binlog 通过 Canal 采集后经过我们自研的数据分发系统写入 Kafka，这里需要提前说明的是...总体效果经过了近半年多的开发和优化，近期基于 Delta Lake 的离线数仓已经上线，重点是提升分析的查询优化，同时针对有小时全量需求的场景，也同样提供了支持，整体看的效果如下：就绪时间更快：ODS...致谢最后，非常感谢阿里云 EMR 数据湖团队，凭借他们在 Delta Lake 中的专业能力和合作过程中的高效支持，在我们这次数据湖迁移过程中，帮助我们解决了很多关键性问题。...作者介绍：刘晋，作业帮大数据平台技术部负责人，专注于大数据基础架构、数据平台、数据治理工具、数据体系建设王滨，作业帮大数据平台技术部 - 高级架构师，擅长 SQL 引擎、分布式离线计算、资源调度、湖仓一体建设

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