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湖仓一体
，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。 这里还是要在大脑架构中有清晰的分辨，或者你要将他们理解为就是一样的，都可； 5 演进思考： 接下来就进入，看山不是山，看水不是水环节： 湖仓一体/离在线一体/云原生 是不是一个意思： 从产品角度出发，我认为比如 ，一致管理，这里可能没有限制 云原生：它更多是想表达的服务的ServerLess化，比如引擎本身实现了弹性伸缩，多租户，存储本身实现了按量计费，更多是在云厂商来体现。 最具代表的产品就是 AWS S3,腾讯云COS ... 6 Why湖仓一体 问题： 能力不对等：不同引擎的使用场景、功能支持、性能特点、优化策略、最佳实践..不同； 选型困难：多个引擎意味着技术选型存在多样性 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
1.3K21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 云原生湖仓一体演进：大模型多模态数据底座的重构路径
专家背书： 徐潇 | 腾讯云数据湖技术专家，Apache Gravitino PMC 一、 破除AI场景数据读写与管理瓶颈 在AI与大模型时代，企业传统数据架构在对接机器学习与模型训练时面临严重的业务瓶颈与计算损耗 二、 构建桥接数据与AI的统一向量湖 针对上述架构冲突，通过扩展Lakehouse（湖仓一体）架构，将向量数据作为连接Data与AI的实体桥梁，构建统一向量湖（Vector Lake）。 引入Lance原生多模态格式： 原生支持文本、图像、音视频等多模态数据，内置多种索引格式以支持低延时随机访问，并专门针对AI数据集优化元数据布局，从根本上减少元数据开销。 五、 引领湖仓架构向大模型底座演进 腾讯云通过深度参与和主导开源社区（如 Apache Gravitino PMC 席位），确立了在云原生湖仓一体向大模型数据底座演进过程中的技术确定性。 面对AI时代多模态数据的多样性、PB级规模与高价值提取需求，腾讯云主导的统一向量湖架构，成功将数据与AI的连接路径标准化。
200编辑于 2026-04-27- 来自专栏大数据学习与分享
数据湖与湖仓一体架构实践
解决数据湖挑战的方法是lakehouse，它通过在上面添加事务存储层来解决数据湖的挑战。一个lakehouse，使用类似于数据仓库的数据结构和数据管理功能，但直接在云数据湖上运行。 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。 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。
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。 SQL，他们基于兼容Spark API的闭源Photon内核和DeltaLake存储格式以及S3对象存储的湖仓一体架构，宣称在TPC-DS Benchmark上性能超过专门的云数据仓库SnowFlake 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？
2.5K21编辑于 2024-03-29 - 来自专栏大数据杂货铺
安全云数据湖仓一体的 10 个关键
将这个生态系统迁移到云端对于那些规避风险的人来说可能会感到不知所措，但云数据湖仓一体安全多年来已经发展到可以更安全、正确完成并提供比本地部署显着优势和好处的地步数据湖仓一体部署。 将此概念应用于云时，您的目标是将云平台功能严格限制为它们的预期功能。数据湖仓一体角色应仅限于管理和管理数据湖仓一体平台，仅此而已。云安全功能应分配给经验丰富的安全管理员。 云平台加固 从唯一的云帐户开始隔离和强化您的云数据湖仓一体平台。限制平台功能以限制允许管理员管理和管理数据湖仓一体平台的功能，仅此而已。云平台上逻辑数据分离的最有效模型是为您的部署使用唯一帐户。 结论：全面的数据湖仓一体安全至关重要 云数据湖仓一体是一个复杂的分析环境，超越了存储，需要专业知识、规划和纪律才能有效保护。 归根结底，企业对自己的数据负有责任和义务，应该考虑如何将云数据湖仓一体转变为运行在公有云上的“私有数据湖仓一体”。此处提供的指南旨在将云提供商基础架构的安全范围扩展到包括企业数据。
1.1K10编辑于 2022-12-02 - 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？ 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？ 一个具有说服力的例证是，现阶段，国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，比如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion
1.2K30编辑于 2022-03-18 - 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。 PaaS 数据湖仓 平台即服务 (PaaS) 数据湖仓是在您的云帐户中配置的数据湖仓的虚拟化部署。Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云是 PaaS 数据湖仓的一个示例。 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）。 在幕后，该服务执行广泛的云基准测试，确保您始终获得最佳性价比。 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。 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？ 在国内市场，湖仓一体服务商大致可以分为5类： 云厂商：云厂商以阿里云、腾讯云、百度云、华为云、火山引擎等； 数据库厂商：镜舟科技、达梦数据、人大金仓等； 大数据基础软件厂商：星环科技为典型代表； 数据仓库厂商 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。 同时，云计算的广泛应用将促进湖仓一体化方案在云原生和多云环境中的适应性，增强其灵活性和扩展性。 此外，用户友好性和无缝集成，将成为湖仓一体化解决方案的关键特征。
1.3K10编辑于 2023-12-01 传统大数据 Hadoop 和云原生湖仓 Databend 对比
本文将对比传统大数据架构与新一代云原生湖仓 Databend，通过对比它们在实时与离线架构中的区别，感受 Databend 的优势。 Databend 基本性能测试 某省级大数据交易集团从传统大数据湖仓方案到 Databend 转型 大数据交易所原来使用传统大数据 Hadoop( HDFS, Hive, Hbase ) , Spark 从传统大数据到 Databend 后的收益 基于 Databend 构建的湖建的湖仓方案，实现了 Databend 统一 SQL 入口，实现了： 实现一份数据多业务集群同时访问，隔离计算的同时减少数据搬家 利用 Databend 同一业务多集群架构实现湖仓平台直接对外服务，从根本上解决数据搬家 借助于 Databend 云原生及存储分离的理念实现对资源的更加有效的管控，精细扩容及管理。 基于 Databend 架构实现湖仓一体化，大大简化数据接入及使用，原来的周级任务排布到现在的基本 30 分钟左右可以实现一个业务的上线及对外服务。
25210编辑于 2025-11-14- 来自专栏深度学习与python
性能追平存算一体！StarRocks 3.1 重磅发布，真正的云原生湖仓来了
新版本中，StarRocks 将影响性能表现的技术要素全部从存算一体架构引入到了存算分离架构，并针对云原生环境里的易用性、稳定性进行了一系列的优化。 StarRocks3.0 一经发布，就引发了全行业的关注，其支撑的低成本、高弹性的云原生 OLAP 方案也在短时间内就吸引了众多用户尝鲜使用，现在更已深度融入到各种分析运维场景之中。 StarRocks 全面拥抱云原生 在从一体架构向分离架构的迁移中，涉及到极其繁杂的架构改造工作。 新增支持了 Elasticsearch catalog、Paimon catalog，并增强了 Trino 语法兼容性，强化了与 Iceberg Catalog 的连通性，这些都使得 StarRocks 在云原生环境下的数据运维变得更加方便 异步物化视图 自 2.4 版本推出异步物化视图以来，这一功能已深度融入用户的查询加速、数仓建模等场景，而 StarRocks 也致力于让异步物化视图拥有与内表相同的加速和管理能力，在 3.1 版本中：
2.1K30编辑于 2023-09-08 腾讯云云原生湖仓一体演进：构建AI时代向量数据底座
构建统一向量湖扩展Lakehouse架构 腾讯云通过云原生湖仓一体演进，以向量数据为桥梁连接数据与AI，方案含四大技术模块： Iceberg向量表与LSH索引 原理：通过局部敏感哈希（LSH）将相似向量映射至相同 Lance向量表与存储优化 解决问题：传统数据湖向量存储行组大小适配难、全量加载元数据、固定编码、索引独立管理耗内存（来源：“当前数据湖在向量存储上遇到的问题”章节）。 向量湖表格式选型 Iceberg：Lakehouse基建组件，与现有架构兼容；表格式拓展性高，开源生态完善；社区活跃（来源：“向量湖的表格式”章节）。 Lance：原生支持多模态数据；内置多种索引格式，低延时随机访问；AI数据集元数据布局减少开销（来源：同章节）。 腾讯云向量湖技术领先性解析 专家与社区背书：方案由徐潇（腾讯云数据湖技术专家、Apache Gravitino PMC）主导，依托Apache Gravitino构建统一元数据层（来源：文首作者介绍、“
700编辑于 2026-04-27- 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 hudiTableName}") .awaitTermination() } } 运行 启动HDFS集群 启动Hive MetaStore和HiveServer2 启动造数程序 湖仓一体 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
1.6K10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。 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！ 04 什么是湖仓一体化？ 这些企业其实天生就长在云上，甚至一开始选的大数据架构就已经是云数仓的架构，这类企业基于现有的架构向前演进相对比较简单。 只要尽量使用云基础设施，开通几个云服务就能形成一套湖仓一体架构了，这是一个简单直接且相对单一化的路径。 那成本主要来自哪里？ 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 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。
2.6K10编辑于 2024-05-06 - 来自专栏Lansonli技术博客
湖仓一体电商项目（五）：内网穿透工具-网云穿
内网穿透工具-网云穿一般开发完成接口部署后可以在本地使用localhost或者127.0.0.1来访问，在同一个局域网内的机器也可以通过访问局域网IP来实现接口访问，但是外网无法直接访问，我们需要使用腾讯云图来访问局域网内开发的接口 目前内网穿透工具非常多，例如：花生壳、Net123、网云穿、Ngrok、闪库、AllProxy等。这里我们使用网云穿工具来实现内网穿透。 一、首先下载网云穿工具下载地址：网云穿内网穿透点击免费版领取，注册并领取隧道。下载window版本，关闭window杀毒软件，然后解压安装包，点击“网云穿内网穿透.exe”运行登录即可。
70551编辑于 2022-08-12 StarRocks x Iceberg：云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
导读：本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术，详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。 作者：杨关锁，北京镜舟科技研发工程师一、StarRocks Lakehouse 架构介绍1.1 什么是 LakehouseLakehouse 湖仓一体架构是一种融合数据湖与数据仓库优势的新型架构，既具备数据湖开放统一的存储能力 上层整合 Spark、Flink、StarRocks 等计算引擎，可利用 Catalog 服务便捷地访问湖仓数据，实现“存储统一、计算灵活、治理可控”的湖仓一体架构。 1.3 基于 StarRocks 构建 Lakehouse基于 StarRocks 来构建 Lakehouse 的核心路径为，首先选择一个开放的湖格式作为统一存储底座，在此之上创建 Catalog Service 从数据新鲜度来看，Lakehouse 在数据入湖之后就可以查询，消除了同步延迟，可以保证数据的时效性。从数据存储成本来看，Lakehouse 只存储一份数据，避免了冗余存储带来的成本。
72211编辑于 2025-05-30腾讯云大数据与头部寿险“湖仓一体”实践荣获“金鼎奖”
腾讯云凭借其保险行业基于腾讯云大数据构建湖仓一体方案的实践，荣获年度“优秀金融科技赋能业务创新案例奖”。 腾讯云大数据的 TBDS 湖仓一体方案深度融合了数据湖和数据仓库的技术，构建了高性能的数据存储、计算、分析平台。 该方案具备湖仓一体、流批一体的公司级高性能、多级多租户的大数据统一存储、计算、分析平台，并通过WeData 一站式开发治理工具链平台，解决数据开发、管理多平台分离问题。 为解决传统数据处理模式的挑战，该企业与腾讯云大数据合作，基于TBDS 平台的Iceberg数据湖、StarRocks 等技术栈实现湖仓一体新架构转型。 基于湖仓一体技术架构，该大型保险企业成功实现了数据治理和业务创新，为金融行业树立了智能化升级的新标杆。除此之外，越来越多的企业正在腾讯云大数据的支持下，加快数字化转型。
29710编辑于 2024-07-31
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