背景 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 数据湖的核心功能,简单地可以分为数据存储与数据查询计算两个部分,在云端可以有多种的实现选择.在之前的文章中,我们曾介绍Azure上Azure Data Lake Storage (ADLS Gen1)和Azure Data Lake Analytics (ADLA)这一对可配合使用的服务.这对黄金搭档正是为数据湖而生…

引言 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 因此数据湖相关服务成为了云计算的发展重点之一.Azure平台早年就曾发布第一代Data Lake Storage,随后微软将它与Azure Storage进行了大力整合,于今年初正式对外发布了其第二代产品:Azure Data Lake Storage Gen2 (下称ADLS Gen2).ADLS Gen2的口号是…

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共…

DBFS使用dbutils实现存储服务的装载(mount.挂载),用户可以把Azure Data Lake Storage Gen2和Azure Blob Storage 账户装载到DBFS中.mount是data lake storage和 blob storage的指针,因此数据不会同步到本地. 一,创建Azure Data Lake Storage Gen2 从Azure Portal中搜索Storage Account,开始创建Data Lake V2 1,创建Data Lake V2的…

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共…

问题描述 在Hadoop集中中,使用ADLS 作为数据源,在执行PUT操作(上传文件到ADLS中),遇见 400错误[put: Operation failed: "An HTTP header that's mandatory for this request is not specified.", 400] 启用Debug输出详细日志: 错误消息文本内容: [hdfs@hadoop001 ~]$ hadoop fs -put a.txt abfs://adsl@xxxxxxxxxx…

一,引言 Azure Data Lake Storage Gen2 是一组专用于大数据分析的功能,基于 Azure Blob Storage 构建的.Data Lake Storage Gen2 包含了 Gen1 和 Blob Storage 的存储功能.但是在实际项目中如何使用,如何读取数据?如何操作数据?我们可以先从官方概念中先了解什么是 Azure Data Lake 以下引用于官方的术语-------------------- Data Lake Storage Gen2 使 Azure…

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历…

https://blogs.technet.microsoft.com/dataplatforminsider/2015/09/28/microsoft-expands-azure-data-lake-to-unleash-big-data-productivity/http://blog.tomkerkhove.be/2015/10/22/exploring-azures-data-lake/…

Data lake - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 数据湖 Azure Data Lake Storage Gen2 预览版简介 | Microsoft Docs https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/storage/data-lake-storage/introduction Azure Data Lake Storage Gen2 是适用于大数据分析的可高度缩放.具有成本效益的 D…

0. Data Lake Analytics(简称DLA)介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake.基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL.数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验.关于Data Lake的概念. 终于,阿里云现在也有了自己的数据湖分析产品:https://www.aliyun.com/product/datalakeanalyt…

摘要:什么是数据湖?它有什么作用?今天将由华为云技术专家从理论出发,将问题抽丝剥茧,从技术维度娓娓道来. 什么是数据湖 如果需要给数据湖下一个定义,可以定义为这样:数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取.处理.分析及传输. 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. 企业对数据湖寄予厚望,希望它能帮助用户快速获取有…

01 前言 数据湖(Data Lake)概念自2011年被推出后,其概念定位.架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践,数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析.数据转换及数据处理的下一代基础数据平台. 如果需要给数据湖下一个定义,可以定义为:数据湖是一个企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取.处理.分析及传输.数据湖是一种存储架构,本质上讲是存储,所以通常情况下会用最经典的对象存储,比如用腾讯云对象存储 COS 当数据湖的地基. ​ 数据湖从企业的多个数据源获取原…

大家好,我是来自 Juicedata 的高昌健,今天想跟大家分享的主题是<JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索>,以下是今天分享的提纲: 首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点,然后介绍什么是 JuiceFS,其次的话会再重点介绍一下关于 JuiceFS 和数据湖的一些结合和关联,最后会介绍一下 JuiceFS 和数据湖生态的集成. 大数据存储架构变迁 纵观整个大数据存储架构的变迁,可以看到有非常明显的三个阶段:第一个阶段就是从最早的 Hadoop.Hive 等项目诞生之…

一.Data Lake Analytics介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake.基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL.数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验. 阿里云数据湖分析产品Data Lake Analytics(简称DLA):https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics产品文档:…

一,引言 上一篇主要只讲了Azure Data Factory的一些主要概念,今天开始新的内容,我们开始通过Azure DevOps 或者 git 管理 Azure Data Factory 中的源代码,同时创建 Pipleline 将 Azure Blob1 的 Container 的数据通过 Copy Data 复制到 Azure Blob2的 Container中.我选择的是Azure DevOps 作为代码管理的工具 --------------------我是分割线----------…

自从计算机出现以来,我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法,存储在计算机上的信息(也称为数据)有多种形式,数据变得如此重要,以至于信息现在已成为触手可及的商品.多年来数据以多种方式存储在计算机中,包括数据库.blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分…

本周在微软年度大会上,我们正在讨论组织如何依靠开发人员创造突破性的经验.随着大数据,云和人工智能的融合,创新与破坏正在加速,从未见过.数据是这一融合核心的关键战略资产.当结合云的无限计算能力和机器学习和人工智能等新功能时,它使开发人员能够构建下一代智能应用.作为开发人员,您正在寻找更快,更简单的方式来拥抱这些融合技术并改变您的应用体验. 今天在Build,我们做了几个产品公告,增加了上个月在Microsoft Data Amp上宣布的最新动力,这将有助于通过数据驱动的智能来增强地球上的每个组织.…

Azure Data Factory(简写 ADF)是Azure的云ETL服务,简单的说,就是云上的SSIS.ADF是基于云的ETL,用于数据集成和数据转换,不需要代码,直接通过UI(code-free UI)来设计,可进行直观监控和管理.用户还可以把现有的SSIS packages部署到Azure,并和ADF完全兼容地运行. 一,ADF适用的场景 在大数据的世界中,原始的.无结构的数据通常存在在关系型.非关系型和其他存储系统中,由于原始数据没有适当的上下文含义,无法被数据分析师.数据科学家提供…

一,引言 今天分享一个新的Azure 服务-----Azure Data Factory(Azure 数据工厂),怎么理解,参考根据官方解释-----数据工厂解释:大数据需要可以启用协调和操作过程以将这些巨大的原始数据存储优化为可操作的业务见解的服务. Azure 数据工厂是为这些复杂的混合提取-转换-加载 (ETL).提取-加载-转换 (ELT) 和数据集成项目而构建的托管云服务. 说简单点,Azure Data Factory 可以创建和计划数据驱动型工作,也就是 Pineline,从不同的…

背景 大数据发展至今,按照 Google 2003年发布的<The Google File System>第一篇论文算起,已走过17个年头.可惜的是 Google 当时并没有开源其技术,"仅仅"是发表了三篇技术论文.所以回头看,只能算是揭开了大数据时代的帷幕.随着 Hadoop 的诞生,大数据进入了高速发展的时代,大数据的红利及商业价值也不断被释放.现今大数据存储和处理需求越来越多样化,在后 Hadoop 时代,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,…

盘点行业内近期发生的大事,Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的,尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比,颇有些引战的味道. 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans,并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试,但如果全程看完 delta2.0 发布会,会发现在 delta2.0 即将开放的 key feature 中,特别列出了 Iceberg 到 Delta 的转换功能,并且官方着重讲到了 Ad…

随着软硬件各方面条件的成熟,数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是,数据湖不需要专门的“入仓”的过程,数据在哪里,我们就从哪里读取数据进行分析.这样的好处在于:一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算,而需要分析的时候又可以分析:另一方面,因为省去了入仓的流程,对于中小型企业来说人员投入更少,更容易上手. 今天我们就给大家介绍一下,如何基于阿里云的数据湖分析引擎: DataLake Analytics(后面简…

T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展.该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio.在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半.此外,数据分析人员如何使用Presto.Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍.我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖. 1.T3出行数据湖总览 T3出行当前还处于业务扩张期,在构建数据湖之前不同的业务线,会选择不同的存储系统.传输工具以及处理框架,从而出现了严重的…

Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量.Hudi的一些常见用例是记录级的插入.更新和删除.简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发. 本期SOFTWARE DAILY我们有幸采访到了Apache Hudi项目VP Vinoth Chandar.Vinoth是Uber Hudi项目的创建者,他继续在Apache Software Foundation领导Hudi的发展.在…

前言 Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品,可以对存储在OSS,OTS上的数据进行查询分析.相较于传统的数据分析产品,用户无需将数据重新加载至DLA,只需在DLA中创建一张与数据源关联的表,不仅简化了分析过程,还节约了存储成本,是做大数据分析的不二之选. 当用户想通过DLA对OSS上的某个文件或者目录进行查询时,第一步需要先针对该文件或目录在DLA中创建一个table.当查询结束后,如果该table将不再使用,需要用户手动执行dro…

1. 引入 数据湖使组织能够在更短的时间内利用多个源的数据,而不同角色用户可以以不同的方式协作和分析数据,从而实现更好.更快的决策.Amazon Simple Storage Service(amazon S3)是针对结构化和非结构化数据的高性能对象存储服务,可以用来作为数据湖底层的存储服务. 然而许多用例,如从上游关系数据库执行变更数据捕获(CDC)到基于Amazon S3的数据湖,都需要在记录级别处理数据,执行诸如从数据集中插入.更新和删除单条记录的操作需要处理引擎读取所有对象(文件),进行…

一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk 关于Nishith Agarwal更详细的介绍,主要从事数据方面的工作,包括摄取标准化,数据湖原语等. 什么是数据湖?数据湖是一个集中式的存储,允许以任意规模存储结构化和非结构化数据.你可以存储原始数据,而不需要先转化为结构化的数据,基于数据湖之上可以运行多种类型的分析,如dashboard.大数据处理的可视化.实时分析.机器学习等. 接着看看对于构建PB…

T 摘要 · 云原生与数据湖是当今大数据领域最热的 2 个话题,本文着重从为什么传统数仓 无法满足业务需求? 为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构.Apache Hudi 存储模式与视图.如何解决冷数据频繁更新.如何在数据湖上进行准实时 分析.数据湖上调度为何选型 Apache DolphinScheduler.二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述. 讲师介绍 杨华,T3 出行大数据平台负责人.Apache Hudi Committer & PMC.Apache Kylin Commit…

一,引言 之前讲解的ADF 集成Azure DevOps 实现CI/CD,在 Releases Pipeline 阶段,我们是将两个 Blob Storage 的链接字符串复制.粘贴到 "Override template parameters",这样虽然说实现了对应的功能,但是也暴露出一定的问题,就是将 "UAT",甚至 "Pro" 环境的链接字符串暴露出来了,这样是很危险的.也是不允许的. 这个时候,有人就说了,可以使用共享访问签名,设定有效…