ods对象化存储
社区干货
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 从源系统同步过来的数据落到ODS层,但是要注意采集数据时需要能捕获到源系统表结构的变更,可以采用Flink CDC等。ODS层的数据落到Kakfa中,设置一个较长的保存周期。kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格...
Apache Iceberg 中引入索引提升查询性能
配合智能化的冷热数据分层存储能力,助力企业在大数据基建领域进一步降本提效。基于火山引擎 EMR 产品,可以构建数据湖仓、近实时数仓、实时数仓等场景。例如,使用 Iceberg 构建数据湖仓,从 ODS 到 DWD 等不同的分... 并保存索引数据和对应的元数据信息。为了避免出现小文件存在,我们会进行索引数据合并。**3. 索引文件存储**索引文件格式采用[puffin]https://iceberg.apache.org/puffin-spec/格式,这是一种二进制格式。` Mag...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比较低廉,且容量可扩展性强。与传统数仓建模使用的schema on write 模... 统一存储:字节数据湖采用HDFS作为底层存储层,通过将ods、dwd这类偏上游的数仓层次的数据入湖,并将加工dws、app层的计算放在湖内, 从而把实时计算的“中间数据”、“结果数据”都落入数据湖中,实现了与基于hive...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景需求。* **满足多引擎... 即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。可以看到,三种数据格式都基本能覆盖绝大部分特性。
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Apache Iceberg 中引入索引提升查询性能
配合智能化的冷热数据分层存储能力,助力企业在大数据基建领域进一步降本提效。基于火山引擎 EMR 产品,可以构建数据湖仓、近实时数仓、实时数仓等场景。例如,使用 Iceberg 构建数据湖仓,从 ODS 到 DWD 等不同的分... 并保存索引数据和对应的元数据信息。为了避免出现小文件存在,我们会进行索引数据合并。### 4.3 索引文件存储索引文件格式采用[puffin]https://iceberg.apache.org/puffin-spec/格式,这是一种二进制格式。` Mag...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
提供底层基础的大数据体系的计算引擎和存储引擎,并向上对接数据开发治理工具 DataLeap。 如果用一句话来定义火山引擎 EMR 这个云产品,那就是“Stateless 云原生开源大数据平台”。用户可以在 EMR 产品中创建... 存放 ODS、DWD、DWS、ADS 等层级的实时数仓数据。在这里,是使用消息队列作为实时数仓各层数据的存储。 在最终数据应用的时候,根据应用场景的实际需要和查询特点,可以将实时数仓消息队列中的数据导出到像 Redi...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了事务支持和流式支持。而它们在具体的实现中也采用了比较相似的做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比较低廉,且容量可扩展性强。与传统数仓建模使用的schema on write 模... 统一存储**字节数据湖采用HDFS作为底层存储层,通过将ods、dwd这类偏上游的数仓层次的数据入湖,并将加工dws、app层的计算放在湖内, 从而把实时计算的“中间数据”、“结果数据”都落入数据湖中,实现了与基于hive存...
实战分享(直播&PPT)
《基于数据湖的样本存储与样本生成》 Hudi 中文社区技术交流会-第九期 2023.03.30《社区最新进展同步》《字节跳动基于 Hudi 的湖仓一体及应用实践》《电商流量基于 Hudi 的 ODS 落湖实践》 Hudi 中文社区技术交流会-第八期 2023.02.23《社区最新进展同步》《Hudi 表管理服务》《Hudi 在携程的应用实践》 Hudi 中文社区技术交流会-第七期 2022.12.29《社区最新进展同步》《InLong 支持数据湖 Hudi 新范式》《Hudi 分区级生命周期管...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
提供底层基础的大数据体系的计算引擎和存储引擎,并向上对接数据开发治理工具 DataLeap。如果用一句话来定义火山引擎 EMR 这个云产品,那就是“Stateless 云原生开源大数据平台”。用户可以在 EMR 产品中创建自己的... 存放 ODS、DWD、DWS、ADS 等层级的实时数仓数据。在这里,是使用消息队列作为实时数仓各层数据的存储。 - 在最终数据应用的时候,根据应用场景的实际需要和查询特点,可以将实时数仓消息队列中的数据导出到像 R...
干货|数据湖技术在抖音近实时场景的实践
数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比较低廉,且容量可扩展性强。与传统数仓建模使用的schema on write... 通过将ods、dwd这类偏上游的数仓层次的数据入湖,并将加工dws、app层的计算放在湖内, 从而把实时计算的“中间数据”、“结果数据”都落入数据湖中,实现了与基于hive存储的离线数据 在 存储上的统一。* 简化计算链...
干货|湖仓一体架构在火山引擎LAS的探索与实践
提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。 LAS服务是什么?LAS有哪些优化特性?本文将从基础概念、数据库内核特性... 通过LAS这种实时入湖能力快速导入到ODS层。通过离线数仓可以直接引用ODS层的准实时入库数据,来达到离线数仓的日增量数据,同步提升数据的时效性。 其次,实时数仓中DW层的一些明细数据,也可以通过流式入湖...
基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023
只能复用 ODS 层的某个 map 或者 JSON 字段。这种场景越多 map 字段就会越大,久而久之就会难以维护。这个难维护的问题常见解决方式只有两种:(1)登记在 Hive 之外的元数据服务。这需要有一套成熟的数据管理服... 此时就可以使用 SQL Defined Function 将它存储在 Hive 中。需要注意这个 define function 和 DB 强绑定,必须要写一个 DATABASE 的 name。在新建时,需要在广告的数据库下定义一个名为 classify 的 function,这个...
