湖仓一体的优势

湖仓一体是指将湖（湖泊、水库等）和仓（仓库、仓储设施等）结合在一起的技术。这种技术可以将水资源和仓储设施有效地结合起来，以提高效率、降低成本和减少浪费。湖仓一体的优势包括：

节水：湖仓一体可以有效地利用水资源，减少水的浪费。
节能：湖仓一体可以减少能源消耗，降低能源成本。
减少污染：湖仓一体可以减少废水的排放，降低对环境的影响。
提高效率：湖仓一体可以提高仓储和运输的效率，降低成本。
减少损耗：湖仓一体可以减少产品的损耗，提高产品的质量。

湖仓一体的应用场景包括农业、水利、制造业、物流等领域。推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

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以上是湖仓一体的优势、应用场景和推荐的腾讯云相关产品。

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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？...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？...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。...在B站，基于我们之前的技术栈和实际的业务场景，我们选择了第二个方向，从数据湖架构向湖仓一体演进。...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？

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数据湖仓一体的好处

现代数据湖仓通常部署在云中。云计算带来了几个明显的优势，这些优势是 Lakehouse 价值主张的核心。第一个是近乎无限的存储空间。利用基于云的对象存储将分析平台从任何存储限制中解放出来。...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。...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....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....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。...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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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？...依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，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。...就湖仓一体发展轨迹来看，早期的湖仓一体，更多是一种处理思想，处理上将数据湖和数据仓库互相打通，现在的湖仓一体，虽然仍处于发展的初期阶段，但它已经不只是一个纯粹的技术概念，而是被赋予了更多与厂商产品层面相关的含义和价值...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

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湖仓一体，技术“缝合怪”？

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。...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？那是因为新的数据需求，逼着我们去实现湖仓一体。让我们先来看一个例子。...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？...通过整合数据湖和数据仓库的优势，企业能够有效解决信息孤岛问题，提升数据处理效率，并加快对市场变化的响应。这种一体化策略不仅涵盖了技术层面的创新，更体现了对业务流程和数据治理的深入理解。...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。

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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。...它的优势：高效计算：所有列存的通用优势，CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等；零序列化/反序列化：arrow的任何数据结构都是一段连续的内存，在跨进程/跨及其传输数据时直接发送/接收整段内存即可，不需要序列化和反序列化...它是经过优化的，实际执行的和我刚刚给大家展示的 Arrow code 是不一样的，后者代表了初始的呈现方式，然而在实际执行过程中都是有向量化支持的。...另外，Gandiva 生成的 LLVM 形式是向量化的执行代码，可以充分利用处理器的 SIMD 指令集，而 Arrow 社区提供的工具则不一定是向量化的。...所以我们的整个执行引擎在经过了很多次迭代之后完全切到了一个新式的、对流式计算有一个更好的支持的引擎，这个引擎也是基于 Arrow compute 构建的。

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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...它记录了本地提交的具体信息，例如：总共写入的字节数量、分区的路径、对应的parquet数据文件、更新写入的数据条数、以及当前提交的Hudi表schema信息、Upsert所消耗的时间等等。...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

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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。...依据DataBricks公司对Lakehouse 的定义，湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式，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。...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...05 湖仓一体Data Lakehouse介绍 Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作

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现在的湖仓一体像是个伪命题

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。...，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。...这也能叫湖仓一体？那你看看，只要你（喊的）不尴尬，尴尬的就是别人（听的）。那数据仓库咋读数据湖的数据呢？...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。...，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。

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AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？

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/

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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。...升级目标及选型在上述问题驱使下，快手希望引入湖仓一体架构来解决上述问题，希望数仓可直接分析湖中数据，而不需要进行繁琐复杂的数据传输，避免传输及传输过程中引发的数据问题。...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/...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

这些连接使分析师和数据科学家能够通过他们选择的工具和引擎轻松地就相同的数据进行协作。不再有锁定、不必要的数据转换或跨工具和云的数据移动，只是为了从数据中提取洞察力。...时间旅行：重现给定时间或快照ID的查询，例如可用于历史审计和错误操作的回滚。就地表（架构、分区）演进：演进 Iceberg 表架构和分区布局，而不会造成代价高昂的干扰，例如重写表数据或迁移到新表。...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...为了控制成本，我们可以调整虚拟集群的配额并使用 Spot 实例。此外，选择启用 Iceberg 分析表的选项可确保 VC 具有与 Iceberg 表交互所需的库。

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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...• 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。

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基于湖仓一体构建数据中台架构

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。

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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

/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。...五、下一代演进方向：湖仓一体经过对数据湖和数据仓库的深入阐述和比较，本文认为数据湖和数据仓库作为大数据系统的两条不同演进路线，有各自特有的优势和局限性。...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...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。

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安全云数据湖仓一体的 10 个关键

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。 “它们结合了两全其美：数据湖的灵活性、成本效益和性能，以及数据仓库的可靠性。”...与本地数据湖相比，云数据湖可提供显着的扩展性、敏捷性和成本优势，但迁移到云并非没有安全考虑。数据湖仓一体架构在设计上结合了复杂的组件生态系统，每个组件都是可以利用数据的潜在路径。...将这个生态系统迁移到云端对于那些规避风险的人来说可能会感到不知所措，但云数据湖仓一体安全多年来已经发展到可以更安全、正确完成并提供比本地部署显着优势和好处的地步数据湖仓一体部署。...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。...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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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...目前数据湖方案主要有 Delta Lake、Iceberg、Hudi。...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...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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数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较

从本质上讲，湖仓一体在结合两个领域的优势方面取得了长足进步，为处理多样化数据的企业提供了有趣且可行的替代方案。...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。

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