T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术，包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中，您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外，数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段（包括提取和分析）构建了数据湖。
cd /mnt/10t/database/ kraken2-build –download-library bacteria –db krakenbac –use-ftp kraken2-build –download-library archaea –db krakenarch –use-ftp mkdir /mnt/10t/mzy/24samples/tax cd /mnt/10t/mzy/24samples/tax for i in 123 126 134 131 125 140 132 149 148 122 143 133 145 152 118 147 121 151 135 136 150 146 141 137 do kraken2 –db /mnt/10t/database/krakenbac –report i.DNAbacreport –use-mpa-style –report-zero-counts –threads 80 –gzip-compressed –paired /mnt/10t/mzy/72sample/DNAclip/i.clip.1.fq.gz /mnt/10t/mzy/72sample/DNAclip/i.clip.2.fq.gz > i.DNA.sam kraken2 –db /mnt/10t/database/krakenarch –report i.DNAmetreport –use-mpa-style –report-zero-counts –threads 80 –gzip-compressed –paired /mnt/10t/mzy/72sample/DNAclip/i.clip.1.fq.gz /mnt/10t/mzy/72sample/DNAclip/i.clip.2.fq.gz > i.DNA.sam && rm -f
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
今天群里有人问起，刚好做过相关的工作，特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份，人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”，比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政，每个团队几乎都实现了一个评论服务，有各自不同的功能和数据结构，但是大体上还算相似。当时，业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理，比如权限管理（控制谁能看什么评论）、比如数据内容推荐（基于用户评论人
云主机1：域控制器+ERP服务器+文件服务器；云主机2：域控制器+加密系统服务端；云主机3：为云桌面提供标准镜像，以便于一键部署。
Apache Paimon 最典型的场景是解决了 CDC (Change Data Capture) 数据的入湖；CDC 数据来自数据库。一般来说，分析需求是不会直接查询数据库的。
尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态的一站式私域运营管理解决方案供应商，致力于成为全行业首席私域运营与管理专家，帮助企业构建数字时代私域运营管理新模式，助力企业实现高质量发展。
在以往的一些面试过程中，我发现了一些有趣的回答，它们很容易被为归类为“错误答案”。但有时，这些答案却发人深省或包含深刻的含义。本文涉及一些常见的 MySQL 问答，这些问答可能看起来“错误”或“有趣”，但实际上还有更多内容。我将分享一些看似“错误”或异想天开的答案，并仔细研究它们提供的宝贵经验和观点。
字节跳动早期为了快速支持业务，对于电商流量数据采用Lambda的设计架构，由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营，设计架构的弊端也愈发凸显。
数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。对象存储具有元数据标签和唯一标识符，便于跨区域定位和检索数据，提高性能。通过利用廉价的对象存储和开放格式，数据湖使许多应用程序能够利用数据。
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。
Building The Real-time Datalake at ByteDance （00:00:00-00:22:47）
抖音，百度，阿里云，腾讯都是自建的数据中心，都是T级别出口带宽（总出口带宽），也就是达到1T=1024G/s的出口带宽，服务器总署基本都在20万台以上，甚至阿里云都超过了100万台。
&esmp; HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
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
在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖Apache Iceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。
导读：今天很高兴能与大家分享字节数据平台在实时数仓中的一些实践。目前在数据湖和Hudi相关的一些基本技术原理方面社区已有较多的介绍，所以我们今天的分享主要聚焦于实践部分的内容。
最近看到一个有意思的提问：抖音服务器带宽有多大，为什么能够供那么多人同时刷？今天来给大家科普一下。
Apache Hudi是一个基于数据库内核的流式数据湖平台，支持流式工作负载，事务，并发控制，Schema演进与约束；同时支持Spark/Presto/Trino/HIve等生态对接，在数据库内核侧支持可插拔索引的更新，删除，同时会自动管理文件大小，数据Clustering，Compaction，Cleanning等
来源：https://guiguzaozhidao.fireside.fm/s6e06
尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据，但信息孤岛的壁垒一直没有打破，对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理，不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。目前的公司现状：
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：
数据湖（Data Lake）概念自2011年被推出后，其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践，数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台。
1、Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 2、Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容 3、增减或减少节点时的数据rebalance 4、master节点 5、节点对等的分布式架构
在构建实时场景的过程中，如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术，来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储，借助Apache Flink出色的流批一体能力，可以为用户构建一个准实时数仓，满足用户准实时业务探索。
昨天坐飞机，就听到微软的朋友说微软的数据湖完蛋了，队伍解散了，那个曾经领导了这个项目的印度人Raghu成了名副其实的光杆司令。在飞机上心情拔凉拔凉的。当然飞机上没法写公众号，只能拖到今天来写了。
作者 | 褚杏娟 8 月 10 日，网易数帆正式对外宣布流式湖仓服务 Arctic 开源。Arctic 是在 Iceberg 和 Hive 之上添加了更多实时场景的能力，并且面向 DataOps 提供流批统一，开箱即用的元数据服务。 Arctic 百分之百兼容 lceberg 和 Hive 的表格式语法，支持 Spark 和 Flink 读写数据，支持 Trino 和 Impala 查询数据，目前 Impala 主要用到 Hive 的兼容特性，可以把 Arctic 表作为一个 Hive 做查询，从而支持
华米科技是一家基于云的健康服务提供商，拥有全球领先的智能可穿戴技术。在华米科技，数据建设主要围绕两类数据：设备数据和APP数据，这些数据存在延迟上传、更新频率高且广、可删除等特性，基于这些特性，前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据。随着业务的持续发展，现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长，带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的降低。
本文为从大数据到人工智能博主「bajiebajie2333」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是Lambda架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的，基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点：
导语 | 云原生数据湖架构以低成本优势推动客户上云，同时云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命。本文由腾讯大数据专家工程师于华丽在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」的《云原生数据湖新一代数据架构》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍云原生数据湖的价值和背景，云原生数据湖架构原则和挑战，同时分析腾讯云数据湖产品，展望腾讯云数据湖解决方案。 点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据湖架构的价值 今天分四个阶段来为大家
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流，按照时效性可划分为实时和离线，实时日志通过消息队列供下游消费使用，离线日志需要保存下来，供下游准实时（分钟级）计算任务，离线（小时级/天级/Adhoc）分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此，我们开发了一系列的日志落地处理模块，包括消息队列订阅 Subscriber，日志合并，自研 dragon 格式日志等，如下图所示： Subscriber：Spark Streaming 任务，消费实时数据，落地到 HDFS，每分钟一个目录，供下游准实时
作者：代来，腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是 Lambda 架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。 对于传统的 Lambda 架构，流与批是两条割裂的链路，维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新
增量计算就是计算 5 分钟或者 10 分钟的数据，需要数据湖能从上次的地方继续开始消费。
首先我们介绍什么是CDC？CDC的全称是Change data Capture，即变更数据捕获，它是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
Apache Iceberg 作为面向超大型湖存储的新一代表格式，由于在元数据管理、数据时效性以及解决传统Hive在海量分区操作耗时方面具备显著优势，目前正在被越来越多的企业用户认可。如腾讯云的新一代Lakehouse产品数据湖计算 DLC，其底层存储同样基于Iceberg深度优化。
游戏圈，是手Q游戏中心在社交化场景的一个探索和实践，将用户在游戏内的战绩、高光等事件作为动态展示在好友的 feeds 流列表中，产品形态上类似微信朋友圈、QQ 空间、推特等。
根据《数据安全法》数据备份和容灾规定要求，需要建立健全的数据备份机制，确保个人信息数据的安全存储和备份。在数据备份方面，需要保证数据的完整性和可恢复性，以应对意外情况或灾难发生时的数据丢失情况。同时，还需要建立容灾预案，确保在突发事件发生时能够迅速有效地恢复数据和系统运行，保障个人信息的安全。与此同时，备份设备是公司IT信息化建设中非常重要的一环，用于保护公司重要数据免受意外损失的影响。
大数据已经火了很长很长时间了，从最开始是个公司都说自己公司的数据量很大，我们在搞大数据。到现在大数据真的已经非常成熟并且已经在逐渐的影响我们的生产生活。你可能听过支付宝的金融大数据，滴滴的出行大数据以及其他的诸如气象大数据等等，我们每个人都是数据的制造者，以后又将享受大数据技术所带来的生活的便利。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍，并结合云HBase常见的导入场景，给出建议的迁移工具和参考资料。
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态转换的条件表达式过于复杂时的情况。把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类当中,可以把复杂的判断逻辑简化.
早年买过2台神舟优雅笔记本，设计确实舒服，但是不结实，2台都是从不到50公分高的床上掉到地板上磕坏了屏幕转轴，并且电源适配器质量也一般，没用多久就买新的电源适配器了，电池也不怎么耐用。后来工资涨了一些后，买了人生第1台i7 CPU的神舟战神，做工一流，可电池不行，用了没多久就不得不换新。再后来公司配ThinkPad了，就一直用着，不到3年换了MacBook Pro，总觉得不爽，因为硬盘只有200多G，除过系统占用，剩下没多少空间，没几个月就满了，非常烦，于是自己买了神舟G10-CU7PF（i7-10750H六核处理器，2.6GHz主频，睿频5.0GHz），升配到了64G内存（频率3200）、1T M2的海康SSD系统盘、2T M2的海康SSD数据盘、RTX2070S 8G显卡，17.1寸大屏，这种设备用来办公绰绰有余甚至有点浪费。
数据库作为基础设施，其安全性不言而明，因此数据安全备份和恢复功能是在严肃使用场景下的标配。TiDB 作为一款分布式数据库，目前可以满足超大集群的备份恢复的需求，经过测试，10T 数据的备份恢复速度可以达到 GB/s 级别。这得益于我们研发的分布式备份恢复工具 Backup&Restore That Scales（以下简称 BR）。
本文讲述了一名技术社区的内容编辑人员通过了解用户显性和隐性需求，从而提升技术社区产品体验的总结。作者通过分析用户需求、挖掘用户行为背后的信息，然后提出了一些建议，以帮助技术社区的产品经理在产品设计过程中更好地满足用户需求，提高用户满意度。
在介绍文件系统之前我们首先需要了解HDFS的作用。我们都知道HDFS是Hadoop的一个核心组件，那在Hadoop中HDFS扮演着怎样的一个角色呢？我们可以通过下图直观的了解。
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