数据仓库可以是独立的标准化产品,数据湖则是一种架构,通常是围绕对象存储为“湖底座”的大数据管理方案组合。 3.湖仓一体 湖仓一体架构最重要的一点,是实现“湖里”和“仓里”的数据/元数据能够无缝打通,并且“自由”流动。湖里的“新鲜”数据可以流到仓里,甚至可以直接被数仓使用,而仓里的“不新鲜”数据,也可...
在此背景下，陕西农信总结原有基于MPP架构的数据仓库及基于Hadoop架构的大数据平台存在的问题，开展全栈信创的湖仓一体化智能数据平台（以下简称“湖仓一体、湖仓一体化平台”）建设，打造数据智核新引擎，着力提升数据在存储、加工、计算及应用等方面效能。通过整合数据湖的灵活性和数据仓库的高性能，打破数据壁垒，实...
湖仓方向需求非常复杂， 这个方向机会也很多，需要考虑清楚立足点是云上或是云下，这两个产品方向区别比较大。因为我个人也在湖仓方向创业，就不对同行的产品进行过多评价。行业观察 技术会议的转型 2024 年，DTCC 会议中纯数据库技术分享的吸引力逐渐下降，已经无法吸引到太多听众。但观众对信创、AI 和数据应用、...
大数据架构方案一般包括流数据、批数据、湖数据和仓数据的集成，以满足不同类型数据的处理需求。下面是一种可能的一体化设计：1、流数据 流数据一般指实时产生的数据流，例如传感器数据、日志数据等。为了处理流数据，可以使用流数据处理引擎，如Apache Kafka或Apache Flink等。这些引擎可以实时处理数据流，并将数据流...
数据湖仓一体化是一种云计算技术,它将数据湖和数据仓库整合在一起,以提供更高效、更灵活的数据存储和分析能力。数据湖仓一体化的核心优势在于提供了一种更简单、更灵活的方式来管理和分析大量的数据。 数据湖仓...
(2)安全性:数据仓库可以提供数据安全保障,如访问控制、加密等功能。 (3)效率高:数据仓库通过ETL等功能,可以提高数据处理效率。 三、数据湖仓一体化解决方案 在许多场景下,数据湖和数据仓库并不是独立存在的,而是相互关联、相互补充的。因此,将数据湖和数据仓库进行一体化整合,可以更好地满足数据处理和分析需求。
实现数据实时性和一致性 传统的数据湖往往难以支持实时数据写入和查询,而基于Apache Hudi的数据湖仓一体化解决方案可以实现数据的实时写入和查询,同时保证数据的一致性和可靠性。 三、如何构建基于Apache Hudi的实时数据湖平台? 数据存储 基于Apache Hudi的数据湖仓一体化平台需要考虑数据的存储结构和存储方式。Hudi支...
其次，数据湖能够存储各种类型和格式的数据，包括文本、图像、日志文件等，适用于大数据处理和机器学习等场景。此外，数据湖保留了原始数据，使得数据科学家和分析师可以使用最新的数据进行建模和分析。3、湖仓一体 湖仓一体化架构综合了数据仓库和数据湖的优势，提供了更综合、灵活和高效的数据管理解决方案。湖仓一体是...
面对用户对数据分析实时性和并发度的要求，以及湖仓分体模式集群规模受限、非结构化数据无法整合、数据一致性弱、性能瓶颈突出等问题，作为国内湖仓一体化领域最早的探索者和实践者，偶数科技提出了ANCHOR标准，即All Data Types（支持多类型数据）、Native on Cloud（云原生）、Consistency（数据一致性）、High Concurrency...