Delta Lake 是DataBricks公司推出的一种数据湖解决方案,Delta为该方案的核心组件.围绕数据流走向(数据入湖从流入数据湖.数据组织管理.数据查询到流出数据湖)推出了一系列功能特性, 协助您搭配第三方上下游工具,搭建快捷.易用.和安全的数据湖. 通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎构建数据湖(例如阿里云OSS等对象产品或云下hdfs),然后将产生的各种类型数据存储在该存储引擎中.在使用数据时,通过Spark或Presto 对接数据分析引擎并进行数据解析. 应用场景:优点 Del

1. 起源 作为印度最大的在线杂货公司的数据工程师,我们面临的主要挑战之一是让数据在整个组织中的更易用.但当评估这一目标时,我们意识到数据管道频繁出现错误已经导致业务团队对数据失去信心,结果导致他们永远无法确定哪个数据源是正确的并且可用于分析,因此每个步骤都会咨询数据平台团队,数据平台团队原本应该提供尽可能独立地做出基于数据的正确决策而又不减慢速度的工具. 现代数据平台会从许多不同的.不互连的,不同系统中收集数据,并且很容易出现数据收集问题,例如重复记录,错过更新等.为解决这些问题,我们对数据平

一.数据资产目录建设 依据卫生部信息化工作领导小组办公室卫生部统计信息中心2011年3月发布的<基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案——业务部分>. 临床服务域 包含12个二级类目:患者标识.患者服务.入出转.医嘱.病历文书.护理文书.检验.检查.手术麻醉.治疗.输血.健康体检,业务子域共计26个. 医院管理域 包含4个二级类目:医疗管理.人力资源管理.财务管理.物资及后勤服务管理.共有业务子域共26个. 平台应用域 包含5个二级类目:区域医疗协同.管理决策.临床决策.公共卫生信息上报.

谈到信息化,每个企业有每个企业的业务模式,每个企业有每个企业不同的思考.落地有效的信息化建设一定紧跟着企业的发展,围绕业务和管理,来提升效率,创造价值. 对于企业如何在发展的不同阶段提升信息化建设,这里分享新飞电器的实践案例,原文是新飞电器信息部经理吴述毅在帆软大数据巡展上的演讲. 关于新飞电器 新飞电器是以冰箱.冷柜.空调.洗衣机为主导产品的现代化白色家电制造企业,其冰箱.冷柜销量连续多年名列行业前茅,"新飞"品牌被公认为中国最著名的绿色家电品牌. 信息化建设概况 针对公司的行业特点

一.建设背景 自2020年以来,疫情对各行各业的都造成了不同程度的影响,对依赖人口消费实现商业价值的文旅行业更是受到了更大的冲击,因此在疫情当下以及科技发达的今天,如何利用科技的手段赋能文旅行业进行数字化升级是值得深思的问题.随着5G.大数据.VR/AR/MR等现代信息技术的发展和成熟应用,以数字内容为核心的数字和科技文旅产业出现逆势增长的现象,各省市文旅相关单位及文旅企业都开始拥抱科技,跨界融合,实时文化产业数字化. 无论是主动还是被动,数字化发展已成为文旅产业未来的发展趋势,数字化战略能够有

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

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

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

医院信息集成平台(ESB)实施.建设方案 基于中立.标准.开放的IT架构和数据标准,打造插拔式医院应用生态. 解决方案 基于ESB集成总线,构建医院信息化建设顶层设计.                                                            集成前                                                                  集成后     实施方案 业务监控平台 自动发现业务应用拓扑,准确定位影响

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据

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

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

成都联通作为合并重组后的中国联通在成都的分支机构,拥有基础扎实的通信网络和当前最先进技术的WCDMA网络.随着3G和4G业务的发展领先,成都联通凭借其出色的网络能力和服务,在用户中赢得了口碑. 在IT架构规划方面,围绕公司管理和业务需求,公司提出这样几个原则: 以稳定的数据接口为基础 减少手工计算环节,实现IT化自动支撑 满足营销一线对明细数据的需求,有效弥补集中系统对明细数据提供的不足 整合自各系统的数据,建设一体化的综合平台,提供便捷服务 适应快速发展需要,提升精细化营销支撑能力 应用先进技

早在今年的上半年我应邀参加了由 Smartbi 主办的一个小型数据分析交流活动,在活动现场第一次了解到了民生银行的阿拉丁项目.由于时间关系,嘉宾现场分享的内容非常有限.凭着多年对行业研究和对解决方案的嗅觉与敏感性,意识到这个阿拉丁项目的完整性和独特性超出了以往我所接触过的所有 BI 领域的项目案例,很值得再次深入的探讨.学习与研究.对于很多公司在建设自身的 BI 或者大数据平台体系上,这个项目案例有很好的参考与借鉴意义.(另外一个我个人比较推崇的大数据建设的案例是美的的大数据平台建设案例.) 在

paip.分布式应用系统java c#.net php的建设方案 1. 基础设施的建立 1 2. 本地的的调用API 1 3. 数据的传输 1 4. 代码的传输 1 5. 代码的自动热编译 2 6. 代码的自动热部署 2 7. 远程代码的调用 2 8. 远程调用结果的返回 2 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 可惜,目前没有一个成熟的分布式应用系统框架...

阿里云智能数据构建与管理 Dataphin (下简称“Dataphin”)近日重磅上线公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务.经过半年时间准备,Dataphin已于2019年4月23日正式登陆阿里云公共云,以满足更广泛的客户需求.下图为Dataphin在企业数据中台的定位: Dataphin,亦称智能

欢迎关注微信公众号:ApacheHudi 1. 引入 Drop是一个智能的奖励平台,旨在通过奖励会员在他们喜爱的品牌购物时获得的Drop积分来提升会员的生活,同时帮助他们发现与他们生活方式产生共鸣的新品牌.实现这一体验的核心是Drop致力于在整个公司内推广以数据为基础的文化,Drop的数据用于多种形式,包括但不限于商业智能.测量实验和构建机器学习模型. 为了确保有效地利用数据,工程团队一直在寻找可以改善基础架构以适应当前和未来的需求的方法,与许多其他高成长型初创公司的经验类似,我们对数据的需求规

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

摘要:脏数据对数据计算的正确性带来了很严重的影响.因此,我们需要探索一种方法,能够实现Spark写入Elasticsearch数据的可靠性与正确性. 概述 Spark与Elasticsearch(es)的结合,是近年来大数据解决方案很火热的一个话题.一个是出色的分布式计算引擎,另一个是出色的搜索引擎.近年来,越来越多的成熟方案落地到行业产品中,包括我们耳熟能详的Spark+ES+HBase日志分析平台. 目前,华为云数据湖探索(DLI)服务已全面支持Spark/Flink跨源访问Elastics

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

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,