湖仓一体融合是一种将湖仓(湖泊和仓库)集成在一起的技术,以实现更高效的水资源管理和仓储服务。这种融合可以通过智能化的技术实现,例如物联网、大数据、人工智能等。
湖仓一体融合的优势在于可以实现更高效的水资源管理和仓储服务,同时也可以减少能源消耗和排放。它可以应用于各种场景,例如农业、水电站、工业等。
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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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
随着业务数据量不断增长的同时,数据结构也变得越来越灵活多样,数据不再局限于规整的结构化数据,半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升,因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
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。
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。
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。
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
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。
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
12月1日,在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上,《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉,该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告,由北京金融科技产业联盟指导,腾讯、兴业数金联合牵头,中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
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。
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。
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。
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。
会上,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会发布了《数据库发展研究报告(2024年)》,深入分析和展望了我国数据库产业及技术发展与行业应用情况。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
湖仓一体(Lakehouse)是近年来比较火的大数据概念,它将数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)的优势结合起来,为企业提供了更强大、更灵活的数据管理解决方案。Gartner 技术曲线的描绘中,Lakehouse是一项非常重要技术,预计还有2~5年进入平台期,国内是5~10年。
一般也不需要非常仔细地进行数据分层,数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等,直接提供应用查询或者多维分析。
1. 数据孤岛:由于历史原因以及不同数据中心的业务差异性,众多异构数据源形成了数据孤岛,导致大量且繁重的人工数据搬迁。与此同时,由于不同国家的数据安全法限制,很多数据无法搬迁,数据安全和查询效率都难以保证
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”……
近日,由权威机构赛迪顾问主办的“2024IT市场年会”隆重召开,并在会上发布了备受瞩目的“2024IT市场权威榜单”。腾讯云大数据处理套件TBDS凭借其卓越的创新能力和实践案例,荣获两大奖项:
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
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。
大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段,每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。
数据湖是一种存储系统,底层包括不同的文件格式及湖表格式,可存储大量非结构化和半结构化的原始数据。
上图展示了当前B站实时数仓的一个简略架构,大致可以分为采集传输层、数据处理层,以及最终的AI和BI应用层。为保证稳定性,数据处理层是由以实时为主,以离线兜底的两条链路组成,即我们熟知的批流双链路。
随着湖仓技术的持续演进,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,湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配,各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案,通过湖仓融合技术来提升业务使用体验的同时也降低了业务的使用成本。
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
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。
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。
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。
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