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湖仓一体
做一名主要从事OLAP内核研发，对现有湖仓理解做个总结；欢迎批评/指正/讨论 1 为什么湖仓一体这么热： 湖、仓定义这里就不赘述了，大家可以去搜 我理解就是各类数据爆发的公司当前数据平台架构遇到了各类各样的问题 ，寻求一个适配公司、平台的数据架构，一站式解决，但是大家对湖、仓本质的理解可能都不太一样，那又怎么谈湖仓一体呢。 我也一样，理解一定是片面的，我吸收的内容和我个人脑海呈现的画面也是不一样的，只能尽自己所能，表达清楚对湖仓一体的理解，和面对什么样的业务背景下，我们应该如何围绕我们的平台去做自己的湖仓一体。 2 分析角度分类： 我想我们首先应该对数据组件分类，然后从应用的角度给尝试他们分类；欢迎大家批评改正： 从数据引擎角度，我们可以将他们分为：数据库，数仓，数据湖。 view,进行冷热数据的聚合；达到数据的一个统一视图，即仓上挂湖,冷热分层； 4 从真正意识上的湖仓一体，那就是云原生了： One Data：同时支持离线处理和在线分离，解决数据的一致性和实效性；即数据可以不开源
1.2K21编辑于 2024-11-26 - 来自专栏about云
湖仓一体详解
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？ 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？ 由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 2.湖仓一体化为什么诞生？ 是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性，将二者有效结合起来为用户实现更低的总体拥有成本？那么湖仓一体化就是答案！ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。
5.1K21编辑于 2022-03-31 - 来自专栏大数据学习与分享
数据湖与湖仓一体架构实践
五、汽车之家湖仓一体架构实践案例分享 以下文字来源DataFunTalk，介绍了如何基于Apache Iceberg构建湖仓一体架构，将数据可见性提升至分钟级；从多维分析的角度来探讨引入Apache Iceberg 02 基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践 湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓，数据有着打通的元数据的格式，它可以自由的流动，也可以对接上层多样化的计算生态。 ——贾扬清 1. 总结 通过对湖仓一体、流批融合的探索，我们分别做了总结。 湖仓一体 Iceberg 支持 Hive Metastore； 总体使用上与 Hive 表类似：相同数据格式、相同的计算引擎。 2. 业务收益 3. 架构收益 - 准实时数仓 上方也提到了，我们支持准实时的入仓和分析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。 准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储，是真正的批流一体。劣势是实时性较差，原来可能是秒级、毫秒级的延迟，现在是分钟级的数据可见性。
3.8K32编辑于 2022-12-12 - 来自专栏DevOps
湖仓一体：基于Iceberg的湖仓一体架构在B站的实践
本文主要介绍为了应对以上挑战，我们在湖仓一体方向上的一些探索和实践。 Why?为什么需要湖仓一体 在讨论这个问题前，我们可能首先要明确两个概念：什么是数据湖？什么是数据仓库？ 湖仓一体是近两年大数据一个非常热门的方向，如何在同一套技术架构上同时保持湖的灵活性和仓的高效性是其中的关键。 B站的湖仓一体实践 对于B站的湖仓一体架构，我们想要解决的问题主要有两个：一是鉴于从Hive表出仓到外部系统（ClickHouse、HBase、ES等）带来的复杂性和存储开发等额外代价，尽量减少这种场景出仓的必要性 我们基于Iceberg构建了我们的湖仓一体架构，在具体介绍B站的湖仓一体架构之前，我觉得有必要先讨论清楚两个问题，为什么Iceberg可以构建湖仓一体架构，以及我们为什么选择Iceberg？ 具体详情可查询参考文献[2]（通过索引加速湖仓一体分析）。
2.5K21编辑于 2024-03-29 - 来自专栏云头条
别说你懂湖仓一体
为此，这篇文章我们将主要分析： 1、数据仓、数据湖、湖仓一体究竟是什么？ 2、架构演进，为什么说湖仓一体代表了未来？ 3、现在是布局湖仓一体的好时机吗？ 01：数据湖+数据仓≠湖仓一体 在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。 正式切入主题前，先跟大家科普一个概念，即大数据的工作流程是怎样的？ 于是，湖仓一体诞生了。 这里需要注意的是，“湖仓一体”并不等同于“数据湖”+“数据仓”，这是一个极大的误区，现在很多公司经常会同时搭建数仓、数据湖两种存储架构，一个大的数仓拖着多个小的数据湖，这并不意味着这家公司拥有了湖仓一体的能力 02：为什么说湖仓一体是未来？ 回归开篇的核心问题：湖仓一体凭什么能代表未来？ 关于这个问题，我们其实可以换一个问法，即在数据智能时代，湖仓一体会不会成为企业构建大数据栈的必选项？
1.2K30编辑于 2022-03-18 - 来自专栏数据猿
湖仓一体，技术“缝合怪”？
因此，湖仓一体化应运而生，旨在将数据仓库的结构化分析能力与数据湖的存储灵活性无缝结合，为企业提供一个综合的数据管理方案。 接下来，我们就湖仓一体进行更深入的分析。 现实的业务需求，逼着他们追求湖仓一体。 湖仓一体化策略的关键，在于它整合了数据仓库的高效、结构化查询处理能力，和数据湖的大规模、多样化数据存储能力。 随着技术的不断发展，我们预计湖仓一体化将在未来的企业数据战略中扮演越来越重要的角色。 具体怎么实现湖仓一体？ 既然湖仓一体这么好，那么，应该怎么样来实现湖仓一体呢？ 2. 选择合适的技术和平台 在明确了业务需求后，下一步是选择能够支持这些需求的技术和平台，选择能够同时处理数据湖和数据仓库需求的软件和硬件解决方案和对应的服务商。 当然，湖仓一体的技术创新才刚刚开始，未来还有很长的路要走。 展望未来，湖仓一体化预计将在多个维度实现技术革新和进步。
1.3K10编辑于 2023-12-01 - 来自专栏大数据杂货铺
数据湖仓一体的好处
其次，您可以订阅数据湖仓服务，例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征，介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。 SaaS 数据湖仓 软件即服务 (SaaS) 数据湖仓部署是作为服务提供的交钥匙解决方案。例如，最近发布的 CDP One数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品（亚马逊网络服务）。 Cloudera 与领先的 AICPA 认证的第三方审计师合作，以维护 SOC 2 Type 2 报告和 ISO27001 认证。保护您的数据是 CDP One 产品的一部分。 数据湖仓一体的好处 运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。 CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品，可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。
1.4K20编辑于 2022-12-02 - 来自专栏ApacheHudi
Streaming与Hudi、Hive湖仓一体！
Hudi介绍 概述 架构图 核心概念 Timeline 文件布局 索引 表类型与查询 COW类型表详解 MOR类型表详解 流实时摄取 Frog造数程序 Structured Streaming 湖仓一体 启动造数程序 湖仓一体（Hudi + Hive） COW表 Structured Streaming运行时，会自动在Hive中创建外部表。 :_1, Tuple2::_2)); // Return PartitionCleanStat for each partition passed. // 执行清理，并返回清理状态 DataSourceOptions.scala 配置项请参考：http://hudi.apache.org/docs/configurations.html#read-options 推荐阅读 触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践 Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用 通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案 实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi Debezium-Flink-Hudi
4.2K52发布于 2021-07-05 - 来自专栏Apache Doris
数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）
导读： 湖仓一体是将数据湖和数据仓库的优势相结合的数据管理系统。Apache Doris 结合自身特性，提出了【数据无界】和【湖仓无界】核心理念。 上篇文章已介绍了 Apache Doris 湖仓一体完整方案，本文将聚焦典型应用场景，进一步深入，帮助读者更好地理解和应用 Apache Doris 湖仓一体。 在上一篇文章中，全面介绍了湖仓一体演进历程以及 Apache Doris 湖仓一体解决方案，具体查阅：（上篇）从 0 到 1 构建湖仓体系， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读。 本文将进一步深入，聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景，分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。 、Kyuubi 技术栈快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris，实现湖仓分离向湖仓一体架构升级网易游戏如何基于 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构
1.5K10编辑于 2025-02-21 - 来自专栏肉眼品世界
7000字，详解仓湖一体架构！
由于这些原因，数据湖的许多功能尚未实现，并且在很多时候丧失了数据湖的优势。 02 数据湖+数据仓=湖仓一体？ 在湖仓一体出现之前，数据仓库和数据湖是被人们讨论最多的话题。 于是，湖仓一体诞生了。 而使用湖仓一体，就能实现数据湖和数仓之间的无缝流转，打通了数据存储和计算的不同的层面。 2、灵活性与成长性兼得 通过上面这张图，可知灵活性和成长性，对于处于不同时期的企业来说，重要性不同。 06 湖仓一体化有什么好处？ 湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。 现在是采用湖仓一体的好时机吗？ Q：现在大多数企业都还没有用到湖仓一体的新架构，他们要么选择了数据湖方案，要么选择了数仓方案。湖仓一体作为一个新兴架构，很多企业目前还在早期探索阶段。
4.9K30编辑于 2022-04-19 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
Apache Amoro Meetup No.2：助力湖仓一体生产实践
本次会议上，来自腾讯云大数据的专家工程师周劲松将在直播间分享腾讯云在湖仓一体架构下的生产实践，并与到场的技术专家们一同探讨湖仓一体的未来发展。 演讲提纲： · 货拉拉数据湖场景 · 实时数据和CDC数据入湖场景挑战 · 基于Amoro打造的湖仓一体新平台 · 未来规划 落地挑战和方案重点： · 基于Amoro优化Iceberg v2表，减少文件碎片 了解到抖音在数据湖领域的实践经验 2. 了解到抖音在Amoro社区未来的投入与规划 落地挑战和方案重点： 1. 万级别数据湖表的管理 2. 腾讯云湖仓一体架构 2. 腾讯云批流一体Iceberg解决方案简介 3. 解决方案核心特性介绍 4. Iceberg批流一体业务实践分享 5. 未来规划及Amoro社区合作 听众收益： 1. 了解湖仓一体架构 2. 学习湖仓一体架构的最佳实践 3. 学习湖仓一体架构的业务收益 识别二维码，加入直播群 END
40310编辑于 2024-12-20 快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris，实现湖仓分离向湖仓一体架构升级
通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。 基于 Apache Doris 的湖仓一体架构快手基于 Apache Doris 升级为湖仓一体分析平台，新架构如图所示：从下至上，主要分为以下几个层级：数据加工层：数据源数据同步到数据湖仓（Hive/ 接下来重点介绍整个湖仓一体架构中，缓存服务和自动物化服务方面的功能和实践经验。 结束语引入 Apache Doris，使快手成功从湖仓分离架构升级到湖仓一体架构。 后续，快手将会进一步探索 Doris 在湖仓一体下的应用实践。
1.8K10编辑于 2024-09-27- 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
湖仓一体 - Apache Arrow的那些事
湖仓一体 - Apache Arrow的那些事 Arrow是高性能列式内存格式标准。 Q2：Gandiva 一生成出来就是 LLVM 的形式？就是向量化的执行代码？ A2：是的。 2、Acero执行引擎 Push-based向量化执行引擎，是一个C++库。 因此该schema通常存储在ExecNode中 2）ExecBatch中的列要么是一个Array，要么是标量。若是标量，意味着该列的一个batch种仅一行值。 同时依赖于使用哪种DeclarationToXyz方法，添加一个sink节点 （2）执行ExecPlan。
2.6K10编辑于 2024-05-06 一文辨析：数据仓库、数据湖、湖仓一体
四、湖仓一体是什么湖仓一体（Lakehouse）是在开放存储格式（Delta Lake/Iceberg/Hudi）基础上，融合数据仓库管理能力与数据湖灵活性的新架构。这一技术实现了以下三重突破：1. 五、湖仓一体的优势湖仓一体架构的出现，是大数据架构演进的必然结果。它不仅解决了数据仓库和数据湖的局限性，还带来了以下多重优势：1. 六、如何向湖仓一体进行迁移对于企业来说，向湖仓一体架构迁移是一个逐步推进的过程。以下是一些实践建议：1. 存储层统一将历史数仓数据卸载到对象存储，转换为Delta/Iceberg格式。 对象存储具有低成本、高扩展性的优势，而Delta/Iceberg格式能够支持事务和数据管理功能，为湖仓一体架构奠定基础。2. 但并不是所有的企业都要湖仓一体，因为每个企业都有自己的数据特性，数据量、使用方法等方面都存在差异。湖仓一体不是终极答案，而是当前技术条件下，实现成本、效率、灵活性三角平衡的一种解法。
2.2K11编辑于 2025-09-15- 来自专栏ApacheHudi
农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践
为此，可通过建设实时数仓解决上述问题，实时数仓在离线数仓基础上进一步满足时效性的要求，依托流批一体、湖仓一体、云计算等技术，兼具时效性和灵活性优势，可作为金融业实时数据的生产、存储和使用平台。 同时，随着Hudi、Iceberg、Delta Lake等数据湖技术发展，依托数据湖底座的湖仓一体实时数仓建设正在兴起，对推进企业数字化转型具有重要价值： • 一是弥补现有架构的不足，湖仓一体实时数仓弥补了传统数仓对于数据实时处理能力的不足 lDIM层 DIM层是实时数仓中的维度数据，主要分为２类：变化频率低的和变化频率高的维度数据。 实时数仓建设关键技术 3.1 实时数据入湖 实时数据入湖是湖仓一体实时数仓数据模型建设的基础，与流计算模式下“即用即弃”的数据处理策略不同，湖仓一体实时数仓借助Hudi数据湖存储引擎对实时流数据进行摄入存储 ，通过长周期疲劳测试发现，此场景下基于COW类型作业会出现较大反压、延迟逐渐放大等情形，为了避免延迟情况，实时数仓基于MOR表的模式，满足高吞吐实时数据的快速入湖； 2）数据分区方面，实时数仓对明细数据模型进行日期分区
2.6K40编辑于 2023-11-06 - 来自专栏肉眼品世界
基于湖仓一体构建数据中台架构
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。 湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中的备受关注焦点。
1.6K10编辑于 2022-11-29 - 来自专栏肉眼品世界
湖仓一体架构构建与平台应用实践
数据湖适合存储非结构化的、信息密度低的、未经清洗的数据。例如生产中我们获取到的日志信息、长文本信息等都可以直接放到数据湖中。 曾经有一段时间，大家对于大数据的存储形式分裂为了两派。 不断询问是选择数据湖，还是选择数据仓库？ 选择数据湖，才能拥有数据的多样与灵活，有利于将不同的数据组合在一起，发现新的规律。 湖仓一体，即打通数据仓库和数据湖两套体系，让数据和计算在湖和仓之间自由流动，从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系。 下面这份PPT材料来自DAMA中国，专题分享活动《湖仓一体，构建企业数字化新基座》，作者数据科学家毛亮坚老师，主要介绍了大数据平台架构演进、详细阐述湖仓一体架构构建与探索思路、湖仓一体化平台应用实践案例 、最后提出了湖仓一体化平台未来发展趋势，推荐给大家阅读。
1.8K10编辑于 2022-03-25 - 来自专栏Spark学习技巧
数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下
/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。 2）统一数据/元数据管理 MaxCompute实现湖仓一体化的元数据管理，通过DB元数据一键映射技术，实现数据湖和MaxCompute数仓的元数据无缝打通。 4）自动数仓 湖仓一体需要用户根据自身资产使用情况将数据在湖和仓之间进行合理的分层和存储，以最大化湖和仓的优势。 不仅解决了湖仓之间的带宽瓶颈问题，也达到了无须用户参与即可实现数据分层管理/治理以及性能加速的目的。 2. 构建湖仓一体化的数据中台 基于MaxCompute湖仓一体技术，DataWorks可以进一步对湖仓两套系统进行封装，屏蔽湖和仓异构集群信息，构建一体化的大数据中台，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理
3.9K10发布于 2021-03-11 - 来自专栏ApacheHudi
通用数据湖仓一体架构正当时
维持如图 2 所示的架构具有挑战性、成本高昂且容易出错。在湖和仓库之间定期复制数据会导致数据过时且不一致。 我将这种架构称为“通用数据湖仓一体”。 通用数据湖仓一体架构 通用数据湖仓一体架构将数据湖仓一体置于数据基础架构的中心提供快速、开放且易于管理的商业智能、数据科学等事实来源。 数以千计同时使用数据湖和数据仓库的组织可以通过采用此架构获得以下好处： 统一数据 通用数据湖仓一体体系结构使用数据湖仓一体作为组织云帐户中的事实来源，并以开源格式存储数据。 我相信在未来的道路上通用数据湖仓一体架构也可以建立在为这些需求提供类似或更好的支持的未来技术之上。 最后 Onetable 是通用数据湖仓一体架构的另一个构建块。 借助通用数据湖仓一体架构，他们的分析师可以继续使用仓库对湖仓一体中存储的数据进行查询。
90010编辑于 2024-01-17 - 来自专栏大数据杂货铺
数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较
数据仓库和数据湖是大数据使用最广泛的存储架构。但是使用数据湖仓一体怎么样呢？提供数据仓库、数据湖以及现在的湖仓一体的不同供应商都提供了自己独特的优点和缺点，供数据团队考虑。 3.6 湖仓一体的好处 湖仓一体架构将数据仓库的数据结构和管理功能与数据湖的低成本存储和灵活性相结合。 易于数据版本控制、治理和安全性：数据湖仓一体架构强制实施架构和数据完整性，从而更容易实现强大的数据安全和治理机制。 3.7 湖仓一体的缺点 湖仓一体的主要缺点是它仍然是一项相对较新且不成熟的技术。 湖仓一体是最新的数据存储架构，它将数据湖的成本效率和灵活性与数据仓库的可靠性和一致性结合在一起。 此表总结了数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异。 尽管数据湖仓一体结合了数据仓库和数据湖的所有优点，但我们不建议您为了数据湖仓一体而放弃现有的数据存储技术。 5. 哪一个存储模式最适合您的需求？ 从头开始构建湖仓一体可能很复杂。
8.5K11编辑于 2024-04-15
腾讯云开发者
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