目录1.数据分析架构演进2.ApachePaimon3.Flink+Paimon流式湖仓Consumer机制Changelog生成编辑
一、Hologres+Flink，阿里云上众多客户实时数仓的首选随着大数据从规模化走向实时化，实时数据的需求覆盖互联网、交通、传媒、金融、政府等各个领域。实时计算在企业大数据平台的比重也在不断提高，部分行业已经达到了50%。Hologres+Flink通过众多的丰富企业级能力，替换开源复杂的各类技术组件，减少多种技术栈学习、多种集群运维、多处数据一致性维护等成本，让企业专注于业务，实现降本增效。小红书OLAP场景通过Hologres替换Clickhouse，查询性能大幅提升，在推荐场景下基于Hologres+Flink实时分析用户A/B分组测试结果，实时调整推荐策略，更新推荐模型。小迈科技通过
爬了两天大大小小的一堆坑，今天把一个简单的单机环境的流程走通了，记录一笔。先来个完工环境照：mysql+hadoop+hive+flink+iceberg+trino得益于IBMOPENJ9的优化，完全启动后的内存占用：1）执行联合查询后的2）其中trino由于必须使用ORACLE或OPENJDK，只能再安装多一个JDK21的环境HIVE里ICEBERG的表和数据：--iceberg.test.my_tbldefinitionCREATETABLEiceberg.test.my_tbl(user_idinteger,user_namevarchar,countryvarchar,birthda
整体思维导图数据仓库数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合。数据仓库的主要目标是提供一致、可靠、易于访问的数据，以支持企业的决策制定和分析。它可以帮助企业了解自己的业务、市场以及客户，并提供决策支持和预测分析的能力。数据仓库在商业智能和数据分析领域有着广泛的应用。数据库VS数据仓库OLTPvsOLAP数据仓库分层数据仓库建模数据集市数据集市是一个专门针对特定业务部门或主题领域的数据仓库子集。它集中于存储公司在更大的存储系统中选定的一小部分数据，并且从比数据
在之前三期的实时湖仓系列文章中，我们从业务侧、产品侧、应用侧等几个方向，为大家介绍了实时湖仓方方面面的内容，包括实时湖仓对于企业数字化布局的重要性以及如何进行实时湖仓的落地实践等。本文将从纯技术的角度，为大家解析实时湖仓的存储原理以及生态选型，为企业建设实时湖仓给出技术方面的参考意见。实时湖仓能解决什么问题？大部分人可能都会有这样一个疑问，企业为什么要引入实时湖仓？如下图所示，引入实时湖仓可以降低运维难度，实现低成本统一存储、中间状态可查，以及提升开发效率。实时湖仓能够在低成本存储的同时，极大降低数据指标的时延，从传统的T+1的时延，降低到到分钟级。实时湖仓解决方案，利用湖存储的特性和Flin
如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字化一线的核心产品&技术专家，结合实践案例分析，和听众共同探讨实时湖仓领域的前沿技术。《实时湖仓实践五讲》第五讲——《实时湖仓领域的最佳实践解析》将于12月20日15:00-16:00开播，快快预约直播报名链接：https://www.dtstack.com/bbs/article/12980?src=szsm《数栈产品白皮书》
一、Hudi基础能力及相关概念介绍1.1流批同源能力与Hive不同，Hudi数据在Spark/Flink写入后，下游可以继续使用Spark/Flink引擎以流读的形式实时读取数据。同一份Hudi数据源既可以批读也支持流读。Flink、Hive、Spark的流转批架构：Hudi流批同源架构：1.2COW和MOR的概念Hudi支持COW（CopyOnWrite）和MOR（MergeOnRead）两种类型：（1）COW写时拷贝：每次更新的数据都会拷贝一份新的数据版本出来，用户通过最新或者指定version的可以进行数据查询。缺点是写入的时候往往会有写内存放大的情况，优点是查询不需要合并，直接读取效率
一种新颖的方法将数据湖仓分析的所有优势与数据仓库的高性能完美结合。译自HowtoGetDataWarehousePerformanceontheDataLakehouse，作者SidaShen是CelerData的产品营销经理。他拥有机器学习和大数据基础设施背景的工程师，负责公司的市场研究，并与分析行业的工程师和开发人员密切合作，解决实时分析的相关挑战。数据湖仓库架构的普及性持续增加，这一点毫不令人惊讶。它们无缝集成数据湖和数据仓库的优点的潜力，承诺为数据处理和分析带来变革性的体验。然而，这种方法也存在缺陷。本文检验了这些挑战，如查询性能和高成本，并确定了帮助数据湖仓库解决它们的新技术。数据湖
如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字化一线的核心产品&技术专家，结合实践案例分析，和听众共同探讨实时湖仓领域的前沿技术。《实时湖仓实践五讲》第四讲——《实时湖仓架构与技术选型》，将于12月6日15:00-16:00开播，快快预约直播，扫码进群获取一手资讯。报名链接：https://www.dtstack.com/bbs/article/12646?src=szs
导读｜过去几年，数据湖能力已经在腾讯内部包括微信视频号、小程序等多个业务大规模落地，数据规模达到PB至EB级别。在此基础上，腾讯自研业务也启动了云原生湖仓能力建设。云原生湖仓架构最大的挑战什么？腾讯云原生湖仓DLC从哪些方面着手解决问题？接下来由腾讯云大数据专家工程师于华丽带来相关分享。云原生湖仓的诞生背景、价值、挑战当前这个阶段，相信大家对于数据湖，数据仓，湖仓一系列的名词已经不算陌生了，我用最直白、最狭义方式去解释“湖仓”的话，就是数据湖跟数仓存储架构统一。数据湖最初的需求是，要存储和分析海量的半结构化、非结构化的数据，以及数据仓备份和温冷数据存储。在公有云找到了对象存储（海量、低价、高S
