> 数据湖的出现,为企业提供了一种更为灵活、更低成本的数据存储方式,同时也进一步普惠数据价值。然而,在企业数据湖的实践中,最主要的挑战不是构建数据湖,而是如何从数据湖的数据中获益。湖仓一体概念的提出,将用户熟悉的数仓方案与数据湖进行融合,在保留数据灵活性的同时,也纳入了更强的数据的管理能力、安全管控能力,让数据湖和数据仓库的边界变得模糊。>> **而[火山引擎的湖仓一体产品 LAS](http://zvip.cn/eYvbe/),基于湖仓...
文丨火山引擎LAS团队李铮本文对目前主流数仓架构及数据湖方案的不足之处进行分析,介绍了字节内部基于实时/离线数据存储问题提出的的湖仓一体方案的设计思路,并分享该方案在实际业务场景中的应用情况。最后还会为大家分享 LAS 团队对湖仓一体架构的未来规划。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/23718721a33e4470820...
2021年12月2日,火山引擎在“新云·共未来”发布会上推出两款数据产品——湖仓一体分析服务(Lakehouse Analysis Services)和 E-MapReduce 服务,帮助企业构建湖仓架构的大数据平台。伴随着移动互联网、5G、AI、IoT的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更加多样的变化趋势中。随着企业业务持续和规模化上云,数据分析系统和应用正逐步面向公有云进行构建或迁移,云上大数据分析能力正成为业务数字化、智能化的关键支撑。传统自...
更低成本的数据存储方式,同时也进一步普惠数据价值。然而,在企业数据湖的实践中,最主要的挑战不是构建数据湖,而是如何从数据湖的数据中获益。湖仓一体概念的提出,将用户熟悉的数仓方案与数据湖进行融合,在保留数据灵活性的同时,也纳入了更强的数据的管理能力、安全管控能力,让数据湖和数据仓库的边界变得模糊。> > > > > **而火山引擎的湖仓一体产品 LAS,基于湖仓一体架构构建的全托管大数据平台,解决了传统大数据平台开发...
多个大型公司也参与到数据湖技术发展中来,整体生态繁荣度也在逐步提升。但在这一阶段凸显出了一个问题,随着生态技术的发展,越来越多的开源组件开始累积。对于一个企业来说,为了解决不同领域的问题,需要运维多个开源的组件,来满足不同领域的数据需求,就导致整个企业的技术运维成本逐步提升。基于这个问题,随着技术的进一步发展,在 2020 年,湖仓一体的架构开始被提出。相比起传统数据湖,湖仓一体架构支持原生的 ACID 能力,支...
企业需要搭建数据分析平台,聚合APP和日志数据分析客户行为支持精准营销,辅助分析决策。但自建开源大数据平台时,往往面临管理维护人力投入大,资源成本高且不灵活等问题。 火山引擎EMR提供丰富的主流开源大数据组件,100%开源兼容,支持平滑迁移和长期演进。提供企业级组件优化和管控能力,帮助企业开发运维降本增效。一个架构支撑完整能力的数据湖仓方案,支持EB级别的数据仓库、湖内建仓、湖仓一体等。配合火山引擎大数据研发治理套件...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b9765268261743f8a9ec7e22518cfe7b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753245&x-signature=5zslMn7iZ8sK5pxmwSs55J2aL6w%3D)本文对目前主流数仓架构及数据湖方案的不足之处进行分析,介绍了字节内部基于实时/离线数据存储问题提出的的湖仓一体方案的设计思路,并分享该方案在实际业务场景中的应用情况。最后还会为...
前言 本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。 关于实验 预计部署时间:50分钟 级别:初级 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS 受众: 通用 环境说明已购买DataLeap产品 已创建湖仓一体LAS队列 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408) 实验说明 步骤1:创建项目 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体...
欢迎关注【字节跳动数据平台】视频号,第一时间获取更多技术分享。以下是关于大数据、湖仓一体、数据湖、数据仓库、开源、数据中台等主题的直播与演讲 PPT 等一手材料,欢迎自取与观看: 【Apache Hudi 中文社区技术交流会 - 每期回放&PPT汇总】 Hudi 中文社区技术交流会-第十四期 2023.11.30《社区最新进展同步》《Apache Hudi 在 vivo 湖仓一体的落地实践》 Hudi 中文社区技术交流会-第十三期 2023.09.13《社区最新进展同步》《Ap...
多个大型公司也参与到数据湖技术发展中来,整体生态繁荣度也在逐步提升。 但在这一阶段凸显出了一个问题,随着生态技术的发展,越来越多的开源组件开始累积。对于一个企业来说,为了解决不同领域的问题,需要运维多个开源的组件,来满足不同领域的数据需求,就导致整个企业的技术运维成本逐步提升。 基于这个问题,随着技术的进一步发展,在2020年,湖仓一体的架构开始被提出。 相比起传统数据湖,湖仓一体架...
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddh... 火山引擎 EMR 是开源大数据平台 E-MapReduce,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100% 开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据...
我们基于Flink构造了异构数据源之间批式同步通道,主要用于将在线数据库导入到离线数仓,和不同数据源之间的批式传输。在2020年,我们基于Flink构造了MQ-Hive的实时数据集成通道,主要用于将消息队列中的数据实时写入到Hive和HDFS,在计算引擎上做到了流批统一。到了2021年,我们基于Flink构造了实时数据湖集成通道,从而完成了湖仓一体的数据集成系统的构建。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b...
本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。## 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。 ### 1.1 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪...