汽车之家：基于 Flink + Iceberg 的湖仓一体架构实践

【汽车之家：基于 Flink + Iceberg 的湖仓一体架构实践】的更多相关文章

触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

1. 前言当前公司的大数据实时链路如下图,数据源是MySQL数据库,然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka,最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理,最后输出到下游对应的存储. 2. 模型特征架构的演进 2.1 第一代架构广告业务发展初期,为了提升策略迭代效率,整理出一套通用的特征生产框架,该框架由三部分组成:特征统计.特征推送和特征获取模型训练.如下图所示: 客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上基于基HDFS数据,统…

OnZoom 基于Apache Hudi的流批一体架构实践

1. 背景 OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场.作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建.主持和盈利的活动,如健身课.音乐会.站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程. 在OnZoom data platform中,source数据主要分为MySQL DB数据和Log数据. 其中Kafka数据通过Spark Streaming job实时消费,MySQL数据通过Spark…

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…

基于 Flink 的实时数仓生产实践

数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战.在智能商业中,数据的结果代表了用户反馈.获取数据的及时性尤为重要.快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策,更好地进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 如何更好的建设实时数仓.有哪些优秀的生产实践经验可借鉴? 11月28-30日,Flink Forward Asia 邀请来自 Netflix.美团点评.小米.OPPO.菜鸟等数仓专家,聚焦 Flink 实时数仓在数据链路中扮演的角色与在智能商业中…

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…

美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年第83篇引言…

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…