四、后续规划我们希望湖仓建设从原先的准实时湖仓向实时湖仓的架构迈进，也希望湖仓一体架构在经过元数据、缓存和索引的优化后，能够解决交互式查询和流的所有场景问题，用一套存储应对所有的场景。这是我们现在在做的事情，也是未来的目标。Q&AQ1：前面提及CDC的构建，是按照整库入仓还是按表的方式来进行？A1：我们...
2.2 实时化改造 - 实时湖仓 在项目建设初期,我们选择了小时级入湖,没有急于上线实时入湖,主要基于下面几点考虑: A、基于分区设定,小时入湖可以做到幂等性,批量一次性覆盖写入,方便调试和测试,快速打通上线基于数据湖的日志数仓,供下游体验使用; B、广告日志数据量大,实时写入数据湖的方案难度和风险比较大,实时写入...
看到了云时代的机遇,2016年年,我带着团队出来创立了偶数科技,当时我们定位是想做新一代云原生的分析型数据库,慢慢地演进成现在的实时湖仓,就是把结构化数据、非结构化数据、半结构化数据,所有的数据都能够融合起来处理,架构上做云原生存算分离,把数据湖和数仓融合形成新一代数据平台。 ITPUB:打造新一代云原生分析...
看到了云时代的机遇,2016年年,我带着团队出来创立了偶数科技,当时我们定位是想做新一代云原生的分析型数据库,慢慢地演进成现在的实时湖仓,就是把结构化数据、非结构化数据、半结构化数据,所有的数据都能够融合起来处理,架构上做云原生存算分离,把数据湖和数仓融合形成新一代数据平台。 ITPUB:打造新一代云原生分析...
为了应对这一挑战,构建高效、灵活且可扩展的实时湖仓成为数字化转型的关键。本文将深入探讨袋鼠云数栈如何通过三大核心实践——ChunJun 融合 Flink CDC、MySQL 一键入湖至 Paimon 的实践,以及湖仓一体治理 Paimon 的实践,重塑实时湖仓的架构与管理,为企业打造实时数据分析的新引擎。
袋鼠云实时湖仓能够通过配置表的孤儿文件清理策略,支持清理 24 小时以前的孤儿文件,同时还能够通过配置周期治理,实现周期性地对孤儿文件进行治理。 ● Paimon 过期快照清理 Paimon Writer 在每次提交数据时,会生成一个或两个快照。这些快照可能包含新增的数据文件,也可能将一些旧的数据文件标记为删除。需要注意的是,即...
在此背景下,本文将为您提供如何将传统数据仓库升级为湖仓一体(Lakehouse)架构的方案,重塑企业对于海量数据的统一管理与实时分析能力。湖仓一体架构完美融合了数据湖的灵活性和数据仓库在数据管理方面的成熟特性,为企业构建了一个统一的数据平台,帮助企业轻松应对数据增长的挑战。 升级数据湖方案的关键步骤 关键阶段1 扩展...
本次分享题目为腾讯大数据实时湖仓智能优化实践。数据湖计算部分,Spark 作为 ETL Batch 任务的主要批处理引擎,Flink 作为准实时计算的流处理引擎,StarRocks 和 Presto 作为即席查询的 OLAP 引擎。 一、湖仓架构 腾讯大数据的湖仓架构如下图所示: 这里分为三个部分,分别是数据湖计算、数据湖管理和数据湖存储。
星环科技基于ArgoDB构建的实时湖仓平台，提供统一元数据管理、多模式计算引擎、数据实时入湖、高性能查询响应、跨平台数据集成、数据治理与质量、数据安全与合规等能力，可实现落地即分析、实时数仓增量计算、一体化流式处理等。结合湖仓集一体技术架构，ArgoDB支持一种数据格式，满足数据实时入湖、数仓模型加工、高性能...
CyberEngine支持实时湖仓架构,通过Flink CDC、Flink和Paimon为企业提供稳定可靠的实时湖仓解决方案。能够实现数据的实时接入和高效处理,确保数据的实时性和一致性,具备高吞吐、低延迟的数据处理能力。同时简化开发流程,降低运维成本。 产品优势 立即咨询 专注实时场景 ...