数据湖&湖仓一体简介】的更多相关文章

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…
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…
作者:李少锋 文章目录: 一.CDC背景介绍 二.CDC数据入湖 三.Hudi核心设计 四.Hudi未来规划 1. CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游.它的应用比较广,可以做一些数据同步.数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖. 对于CDC,业界主要有两种类型: 基于查询,客户…
SOD框架“企业级”应用数据架构实战 ----致敬平凡的程序员! 历时两年写成, 两大MVP: 张善友. 刘冰(宇内流云) JAVA技术专家 申毅 联合推荐! 10年磨一剑:汇聚作者超过10年的架构工作经验之精华总结! 直面问题:国内第一本探讨程序员行业“996”问题现状与解决方案的图书! 积极探索:分析普通程序员生存现状,探索困境之中的程序员如何成功成长的图书! 视野宽广:从数字革命.传统文化来深刻理解数据的本质,注重技术与业务的“阴阳平衡”! PDF.NET 框架简介 一分钟了解SOD框架…
系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 -…
本文描述了 Snuba 查询语言 (SnQL). 系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 -…
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…
本文对应脚本已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 进程是计算机系统中资源分配的最小单位,也是操作系统可以控制的最小单位,在数据科学中很多涉及大量计算.CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销,而在Python中实现多进程有多种方式,本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍. 二.利用multiprocessing实现多进程 multiprocessin…
[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求…
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