深度解析数据湖存储方案Lakehouse架构

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JindoFS解析 - 云上大数据高性能数据湖存储方案

JindoFS背景计算存储分离是云计算的一种发展趋势,传统的计算存储相互融合的的架构存在一定的问题, 比如在集群扩容的时候存在计算能力和存储能力相互不匹配的问题,用户在某些情况下只需要扩容计算能力或者存储能力,传统的融合架构不能单独的扩充计算或者存储能力, 而计算存储分离可以很好的解决这个问题,用户只需要关心整个集群的计算能力. 基于OSS 计算存储分离 EMR 现有的计算存储分离方案是基于OSS提供兼容Hadoop文件系统的OssFS, 用户通过OssFS 可以访问OSS 上的数据, 因此O…

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…

印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构

1. 摘要在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能. 我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题. 在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据. 在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构.涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台. 2. 新架构让我们首先看一下经过改进的新数据平台 2.0 的高级…

个推CTO深度解析数据智能之多维度分析系统的选型方法

引言前文回顾:[<数据智能时代来临:本质及技术体系要求>][2]作为本系列的第一篇文章,概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求: 数据智能就是以数据作为生产资料,通过结合大规模数据处理.数据挖掘.机器学习.人机交互.可视化等多种技术,从大量的数据中提炼.发掘.获取知识,为人们在基于数据制定决策时提供有效的智能支持,减少或者消除不确定性. 从对数据智能的定义来看,数据智能的技术体系至少需要包含几个方面,见下图所示: ▲数据智能技术体系构成其中数据资产治理.数据质量保…

【数据处理】SQL Server高效大数据量存储方案SqlBulkCopy

要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据. SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据. 初次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert方法不止快很多倍.下面,我将用代码,介绍其用法. #region S…

COS 数据湖最佳实践：基于 Serverless 架构的入湖方案

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…

从 Delta 2.0 开始聊聊我们需要怎样的数据湖

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…