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MaxCompute湖仓一体介绍
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李呈祥:bilibili在湖仓一体查询加速上的实践与探索
导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数…
华为云FusionInsight湖仓一体解决方案的前世今生
摘要:华为云发布新一代智能数据湖华为云FusionInsight时再次提到了湖仓一体理念,那我们就来看看湖仓一体的来世今生. 伴随5G.大数据.AI.IoT的飞速发展,数据呈现大规模.多样性的极速增长,为了应对多变的业务诉求,政企客户对数据处理分析的实时性和融合性提出了更高的要求,"湖仓一体"的概念应运而生,它打破数据湖与数仓间的壁垒,使得割裂数据融合统一,减少数据分析中的搬迁,实现统一的数据管理. 早在2020年5月份的华为全球分析师大会上,华为云CTO张宇昕提出了"湖仓一…
划重点!AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接?
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift查询Hudi表,现在它终于来了. 现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据.Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖,而无需先将数据加载到其中,从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间. Redshift Spectrum支持Lake…
华为云MRS支持lakeformation能力,打造一站式湖仓,释放数据价值
摘要:对云端用户而言,业务价值发现是最重要的,华为MRS支持LakeFormation后,成功降低了数据应用的成本,帮助客户落地"存"与"算"的管理,加快推进了数智融合进程,更大程度地释放业务数据价值. 本文分享自华为云社区<华为云MRS支持lakeformation能力,打造一站式湖仓,释放数据价值>,作者:breakDawn. 1 背景 1.1 数仓和数据湖的概念 数据分析技术在2010~2019年间,以湖仓两层架构技术作为主流被各数据厂商所应用,即…
MRS+LakeFormation:打造一站式湖仓,释放数据价值
摘要:华为LakeFormation是企业级的一站式湖仓构建服务. 本文分享自华为云社区<华为云MRS支持LakeFormation能力,打造一站式湖仓,释放数据价值]>,作者:breakDawn . 1 背景 1.1 数仓和数据湖的概念 数据分析技术在2010~2019年间,以湖仓两层架构技术作为主流被各数据厂商所应用,即大数据数仓+数据湖的技术形式. 大数据数仓:出现最早,也最完备,从单机向分布式.智能化发展.例如 Hive.华为DWS等 数据湖:狭义上的湖主要是云厂商参与,以统一的对象存…
Apache Hudi在华米科技的应用-湖仓一体化改造
徐昱 Apache Hudi Contributor:华米高级大数据开发工程师 巨东东 华米大数据开发工程师 1. 应用背景及痛点介绍 华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术.在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传.更新频率高且广.可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据.随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的…
给王心凌打Call的,原来是神奇的智能湖仓
图文原创:谭婧(王凌老粉) "爷青回" "我们只是老了,并没有死." 谭老师作为老粉,热烈庆祝"甜心教主"王凌成为现象级翻红顶流. 只要地球不爆炸,她的数据就一个都不能丢,还得用好了. 那为王凌从头开发一套大数据与智能系统吧? 答案,没必要. 不能把精力花在和IT基础设施你死我活地缠斗中. 就好比,当你的目的是去开会,那就不能去搭建会议室. 所以,这边建议电视台: 把所有数据放到公有云上,使用无服务器架构(Serverless),将项目命名为 :…
使用 Iceberg on Kubernetes 打造新一代云原生数据湖
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,…
基于Hive进行数仓建设的资源元数据信息统计:Spark篇
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/…
JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索
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…