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数据湖（八）：Iceberg数据存储格式
Iceberg数据存储格式一、Iceberg术语data files（数据文件）:数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是 Manifest file是以avro格式进行存储的，以“.avro”后缀结尾，例如：8138fce4-40f7-41d7-82a5-922274d2abba-m0.avro。 二、表格式Table FormatApache Iceberg作为一款数据湖解决方案,是一种用于大型分析数据集的开放表格式(Table Format),表格式可以理解为元数据及数据文件的一种组织方式 Iceberg底层数据存储可以对接HDFS，S3文件系统，并支持多种文件格式，处于计算框架（Spark、Flink）之下，数据文件之上。 基于snapshot的管理方式，Iceberg能够获取表历史版本数据、对表增量读取操作，data files存储支持不同的文件格式，目前支持parquet、ORC、Avro格式。
2.2K92编辑于 2022-06-19 - 来自专栏超级架构师
【数据湖】塑造湖：数据湖框架
大数据和数据湖的风险和挑战 大数据带来的挑战如下： 容量——庞大的数据量是否变得难以管理？ 多样性——结构化表格？半结构化 JSON？完全非结构化的文本转储？ 准确性——当数据量不同、来源和结构不同以及它们到达湖的速度不同时，我们如何保持准确性和准确性？ 同时管理所有四个是挑战的开始。 很容易将数据湖视为任何事物的倾倒场。 这些数据可能都是完全相关和准确的，但如果用户找不到他们需要的东西，那么湖本身就没有价值。从本质上讲，数据淹没是指数据量如此之大，以至于您无法找到其中的内容。 框架 我们把湖分成不同的部分。关键是湖中包含各种不同的数据——一些已经过清理并可供业务用户使用，一些是无法辨认的原始数据，需要在使用之前进行仔细分析。 文件夹结构本身可以任意详细，我们自己遵循一个特定的结构： 原始数据区域是进入湖的任何文件的着陆点，每个数据源都有子文件夹。
1.3K20编辑于 2022-03-08 - 来自专栏大数据技术架构
AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？
现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。 Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。 当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。 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/
2.6K52发布于 2020-10-10 - 来自专栏超级架构师
【数据湖】在 Azure Data Lake Storage gen2 上构建数据湖
介绍 一开始，规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。 在之前的博客中，我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性，但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导，涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖 文件格式和文件大小 随着数据湖随着时间的推移而发展，Parquet 已成为湖中数据存储格式的最流行选择。 根据场景或区域，它可能不是唯一选择的格式——事实上，Lake 的优点之一是能够以多种格式存储数据，尽管最好（不是必需的）坚持特定格式每个区域更多地从该区域的消费者的一致性的角度来看。 选择最合适的格式通常需要在存储成本、性能以及用于处理和使用湖中数据的工具之间进行权衡。工作负载的类型也可能影响决策，例如实时/流式传输、仅附加或 DML 繁重。
1.4K10编辑于 2022-03-08 - 来自专栏大数据杂货铺
Hudi、Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式比较
介绍 在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。 令人鼓舞的是，只需更改存储数据的格式，我们就可以解锁新功能并提高整个系统的性能。 Apache Hudi、 Apache Iceberg和Delta Lake是目前为数据湖设计的同类最佳格式。 这三种格式都解决了数据湖中一些最紧迫的问题： 原子事务—— 保证对湖的更新或追加操作不会中途失败并使数据处于损坏状态。 一致的更新—— 防止读取失败或在写入期间返回不完整的结果。 最后，我们将就哪种格式对您的数据湖最有意义提供建议。 平台兼容性 Hudi Hudi 最初由Uber开源，旨在支持对列式数据格式的增量更新。 Delta Lake Delta文档解释说它使用 Optimistic Control 来处理并发，因为大多数数据湖操作将数据附加到按时间排序的分区并且不会发生冲突。
5.2K21编辑于 2022-12-02 - 来自专栏Lansonli技术博客
数据湖（一）：数据湖概念
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理 数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。 三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据 而对于数据湖，您只需加载原始数据，然后，当您准备使用数据时，就给它一个定义，这叫做读时模式（Schema-On-Read）。这是两种截然不同的数据处理方法。 因为数据湖是在数据使用时再定义模型结构，因此提高了数据模型定义的灵活性，可满足更多不同上层业务的高效率分析诉求。图片图片
2.7K94编辑于 2022-06-05 - 来自专栏后台技术底层理解
数据湖之Iceberg一种开放的表格式
今天来闲谈下数据湖三剑客中的iceberg。 Iceberg项目2017年由Netflix发起， 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。 起初是认识到数据的组织方式（表格式）是许多数据基础设施面临挫折和问题的共同原因——这些问题因Netflix运行在 S3上的云原生数据平台而加剧。 一种开放的表格式 上面讲了创建Iceberg最初想要解决的问题，下面我们说下Iceberg的定位是什么，以及它在数据湖架构中的位置。 像 Parquet 这样的文件格式已经可以读取每个数据文件中的列子集并跳过行。 无需调用文件系统的list操作，可以直接定位到属于分区的数据文件。2. partition的存储方式是透明的，用户在查询时无需指定分区，Iceberg可以自己实现分区的转换。3.
2.1K10编辑于 2022-06-19 - 来自专栏大数据进阶
数据湖
语义能力方面比较吃力 >架构复杂，涉及多个系统协调，靠调度系统来构建任务依赖关系 2.Lambda 架构 >同时维护实时平台和离线平台两套引擎，运维成本高 >实时离线两个平台需要维护两套框架不同但业务逻辑相同代码 >支持实现分钟级到秒级的数据接入，实效性和Kappa 架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ? 从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试 7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据 数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。
1.2K30发布于 2021-07-01 - 来自专栏狗哥的专栏
大数据学习笔记2：现代数据湖之Iceberg
版本 日期 备注 1.0 2021.6.20 文章首发 从广义上来说数据湖系统主要包括数据湖村处和数据湖分析 现有数据湖技术主要由云厂商推动，包括基于对象存储的数据湖存储及在其之上的分析套件 基于对象存储 （S3，WASB）的数据湖存储技术，如Azure ADLS，AWS Lake Formation等 以及运行在其上的分析工具，如AWS EMR，Azure HDinsight，RStudio等等 2. （Hive、Spark）在向数据湖分析泛化，而数仓则向高性能架构演进 3. 现代数据湖的能力要求 支持流批计算 Data Mutation 支持事务 计算引擎抽象 存储引擎抽象 数据质量 元数据支持扩展 4.常见现代数据湖技术 Iceberg Apache Hudi Delta Lake 总的来说，这些数据湖都提供了这样的一些能力： 构建于存储格式之上的数据组织方式 提供ACID能力，提供一定的事务特性和并发能力 提供行级别的数据修改能力 确保schema的准确性
63010编辑于 2024-01-09 - 来自专栏超级架构师
【数据湖仓】数据湖和仓库：范式简介
博客系列 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和雪花 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 两种范式：数据湖与数据仓库 基于一些主要组件的选择 根据 Wikipedia 中的一个非常广泛的定义，数据湖是一种可以以原始形式存储数据的解决方案。一般来说，这意味着任何文件格式的潜在存储容量都是无限的。在实践中，该术语还涵盖处理存储数据的工具。 该解决方案包括表之间的外键引用、细粒度数据加密和详细的用户访问管理等内容。对数据的访问主要通过特定的数据仓库产品处理，通常使用 SQL 语言。 数据仓库范式的优点是能够定义向用户提供的数据和格式。 通常，数据以经过处理和干净的格式提供。例如，这样我们就可以保证数据的有效性。此外，源系统和数据的变化至少在某种程度上对用户是隐藏的。 另一方面，作为限制，我们依赖单一的产品供应商。 通过这种方式，所有数据既可以用于快速实验的原始格式，也可以用于报告的结构格式。 这样，我们可以利用这两种方法的优势。
1.2K10编辑于 2022-03-08 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
从数据湖到元数据湖——TBDS新一代元数据湖管理
它完整支持AI使用的这种非结构化、半结构化向量数据及大数据Hive生态、数据湖表格式、Hdfs文件系统/对象存储等数据和传统数据库、数仓这种支持Jdbc访问的结构化数据的统一管理和治理以及数据血缘，支持多种计算引擎生态 所以在Data+AI 时代，面对AI非结构化数据和大数据的融合，以及更复杂跨源数据治理能力的诉求，TBDS开发了第三阶段的全新一代统一元数据湖系统。 02、新一代元数据湖管理方案 TBDS全新元数据湖系统按照分层主要有统一接入服务层、统一Lakehouse治理层、统一元数据权限层、统一Catalog模型连接层。 【2】随着库表及策略数持续增加，Ranger Plugin占用本地内存也持续增加，TBDS的生产经验值是100万策略情况下消耗的内存在10～20G左右。 【2】实现Ranger Plugin Agent的代码实现。
1.9K10编辑于 2024-09-26 - 来自专栏宜信技术实践
漫谈“数据湖”
而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 二、数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 1）原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。 也就是数据湖将不同种类的数据汇聚到一起。 2）按需计算 使用者按需处理，不需要移动数据即可计算。数据库通常提供了多种数据计算引擎供用户来选择。常见的包括批量、实时查询、流式处理、机器学习等。 3）延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 三、数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点包括： 数据湖中的数据最接近原生的。 2）处理数据方式 如果需要加载到数据仓库中的数据，我们首先需要定义好它，这叫做写时模式（Schema-On-Write）。 数据采集：支持对应数据源的采集动作，需完成结构解析、清洗、标准化格式等。 数据同步：支持数据同步到其他数据源，包括必要的清洗、加工、转换等。
2.2K30发布于 2019-07-04 - 来自专栏区块链入门
数据仓库、数据湖、数据中台一文读懂【2】
数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。 数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。 数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。 数据湖需要具备完善的数据管理能力（完善的元数据） 可以管理各类数据相关的要素，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema、权限管理等。 好的数据湖系统，计算引擎在处理数据时，能从元数据中直接获取数据存储位置、数据格式、数据模式、数据分布等信息，然后直接进行数据处理，而无需进行人工/编程干预。 ，通过Kinesis data Stream实时处理的数据，可以借助Firehose方便的写入S3中，并支持相应的格式转换，如将JSON转换成Parquet格式。
1.6K30编辑于 2022-03-23 - 来自专栏杨丝儿的小站
【数据湖】扫盲
什么是数据湖 数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。 原始数据是指尙未针对特定目的处理过的数据。数据湖中的数据只有在查询后才会进行定义。 为什么出现了数据湖的概念 数据湖可为您保留所有数据，在您存储前，任何数据都不会被删除或过滤。有些数据可能很快就会用于分析，有些则可能永远都派不上用场。 数据从多种来源流入湖中，然后以原始格式存储。 数据湖和数据仓库的差别是什么？ 数据仓库可提供可报告的结构化数据模型。这是数据湖与数据仓库的最大区别。 数据湖架构 数据湖采用扁平化架构，因为这些数据既可能是非结构化，也可能是半结构化或结构化，而且是从组织内的各种来源所收集，而数据仓库则是把数据存储在文件或文件夹中。数据湖可托管于本地或云端。 他们还可以利用大数据分析和机器学习分析数据湖中的数据。 虽然数据在存入数据湖之前没有固定的模式，但利用数据监管，你仍然可以有效避免出现数据沼泽。
1.1K30编辑于 2022-03-20 - 来自专栏ITBA有话说
数据湖浅谈
类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。 数据入湖的方式 有物理入湖和虚拟入湖，物理入湖是指将数据复制到数据湖中，包括离线数据集成和实时数据集成两种方式。如果你对报表实时性要求很高，比如支撑实时监控类报表，那就需要入实时区。 虚拟入湖指原始数据不在数据湖中进行物理存储，而是通过建立对应虚拟表的集成方式实现入湖，实时性强，一般面向小数据量应用。 DM-Data Mart 数据集市， DM层数据来源于DWR层，面向展现工具和业务查询需求。DM根据展现需求分领域，主题汇总。 数据出湖 数据入了湖，自然要出湖，出湖即数据消费。 自助获取数据资产到租户 在数据地图搜索数据资产，数据资产目录逐层检索(L1主题域分组->L2主题域->L3业务对象->L4逻辑实体->L5属性)，通过不同的搜索方式，最后定位到需要的逻辑实体，加入到租户或在租户内申请个人使用权限
4.6K11发布于 2021-03-12 - 来自专栏韩锋频道
漫谈“数据湖”
数据湖 数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。 而这一切的数据基础，正是数据湖所能提供的。 1 数据湖特点 数据湖本身，具备以下几个特点： 原始数据 海量原始数据集中存储，无需加工。 延迟绑定 数据湖提供灵活的，面向任务的数据编订，不需要提前定义数据模型。 2 数据湖优缺点 任何事物都有两面性，数据湖有优点也同样存在些缺点。 优点：数据湖中的数据最接近原生的。 数据湖 vs 数据安全 数据湖中存放有大量原始及加工过的数据，这些数据在不受监管的情况下被访问是非常危险的。这里是需要考虑必要的数据安全及隐私保护问题，这些是需要数据湖提供的能力。 数据采集：支持对应数据源的采集动作，需完成结构解析、清洗、标准化格式等。 数据同步：支持数据同步到其他数据源，包括必要的清洗、加工、转换等。
1.3K30发布于 2019-07-04 - 来自专栏超级架构师
【数据湖仓】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 数据库类型功能是专门使用 Delta 文件格式开发的。 Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。除其他外，该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。 根据数据湖范式，文件格式本身是开放的，任何人都可以免费使用。 基于 Delta 格式和 Databricks 工具，该公司正在尝试为数据湖和数据仓库混合方法传播一种新颖的“Data Lakehouse”范式概念。 Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。
3.3K10编辑于 2022-03-08 - 来自专栏超级架构师
【数据湖仓】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖的解决方案，该解决方案与该主题的角度略有不同 这样一来，我们就有了多个云数据产品，一个品牌和一个界面，涵盖了云大数据分析平台的所有阶段。此外，Synapse 环境为数据仓库构建和数据湖开发提供了工具。 除 Synapse 专用 SQL 池数据仓库外，所有处理组件均按数据湖范例的典型使用量付费。所有工具甚至都有自动关机功能。
1.6K20编辑于 2022-03-08 什么是数据湖？一文搞懂数据湖、数据仓库、湖仓一体
数据湖的原则是“先存起来再说”。2、数据湖解决了什么问题？它就是为了应对数据仓库的“不灵活”而生的。 在物理上，数据可能只存储一份在“湖”里，但在逻辑上，你可以像使用数据仓库一样，对这些数据执行高效、可靠的分析查询；同时，你也能随时像使用数据湖一样，去访问最原始的、多格式的数据进行探索。 2、为什么湖仓一体现在是主流方向？很多公司既有数据仓库，又建了数据湖，结果同一份数据在两个地方存了两份，不仅成本高，还经常出现数据不一致的问题，团队之间也要频繁做数据同步。 等业务复杂了，有了明确的探索性分析或AI需求，再考虑向湖仓一体架构演进。Q2：我们已经有数据仓库和数据湖了，必须升级到湖仓一体吗？A：不一定。 你可以考虑采用“湖仓一体”的技术（比如在现有数据湖上引入Iceberg表格式）来逐步改造和优化你的数据湖，让它具备更强的数据管理能力，慢慢地与数仓融合。Q3：湖仓一体中，数据治理还重要吗？
54410编辑于 2026-03-05- 来自专栏超级架构师
【数据湖】Azure 数据湖分析（Azure Data Lake Analytics )概述
Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。 提取：从不同的数据源中提取数据 转换：将数据转换为特定格式 加载：将数据加载到预定义的数据仓库模式、表中 数据湖不需要严格的模式，并在分析之前将数据转换为单一格式。 它以原始格式存储数据，例如二进制、视频、图像、文本、文档、PDF、JSON。它仅在需要时转换数据。数据可以是结构化、半结构化和非结构化格式。 数据湖的一些有用功能是： 它存储原始数据（原始数据格式） 它没有任何预定义的schema 您可以在其中存储非结构化、半结构化和结构化 它可以处理 PB 甚至数百 PB 的数据量 数据湖在读取方法上遵循模式 图片参考：微软文档 摄取：从各种数据源收集数据并以其原始格式存储到 Azure 数据湖中 存储：将数据存储到 Azure Data Lake Storage、AWS S3 或 Google 云存储 处理
1.5K20编辑于 2022-03-08
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