ApachePaimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。ApachePaimon的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。目前业界主流数据湖存储格式项目都是面向Batch场景设计的，在数据更新处理时效性上无法满足StreamingLakehouse的需求，因此Flink社区在一年多前内部孵化了FlinkTableStore（简称FTS）子项目，一个真正面向Streaming以及Realtime的数据湖存储项目。为了让FlinkTableStore能够
过去一年里，越来越多的企业开始为自有大数据平台引入湖仓一体数据架构方案，来解决实际的业务问题：微信实现多个平台数据需求统一，将平均数据查询速度提升3倍。芒果TV构建全新统一湖仓分析架构，将线上性能提升至原来的3-5倍。携程大住宿数据智能平台承载70%的实时数据场景，降低平均数据查询响应速度至200ms。是谁帮助这些企业获得如此大的提升？答案就是：StarRocks湖仓分析新范式。作为极速统一之道的践行者，StarRocks在过去一年实现从全场景OLAP分析到云原生湖仓的进化，并率先发布业内第一个成熟的湖仓一体化极速查询引擎。StarRocks3.0通过极速湖仓分析，结合物化视图、存算分离等业界
2023年9月26日，腾讯大数据团队与StarRocks社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks社区的技术专家，共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题，观看人数两万+。大数据未来发展趋势和方向是许多开发者都关心的议题。活动一开场，腾讯大数据产研负责人陈鹏以及镜舟科技CTO张友东以业界专家的视角进行了一场精彩的技术对谈。他们就当前大数据技术热点、湖仓技术发展以及未来湖仓一体技术的发展趋势表达了未来大数据将朝着“onedata,allanalytics”的方向发展。腾讯作为国内领先的互
一、总体架构面对日益增长的数据量，Lambda架构使用离线/实时两条链路和两种存储完成数据的保存和处理。这种繁杂的架构体系带来了不一致的问题，需要通过修数、补数等一系列监控运维手段去弥补。为了统一简化架构，提高开发效率，减少运维负担，我们实施了基于数据湖Hudi+Flink的流批一体架构，达到了降本增效的目的。如下图所示，总体架构包括数据采集、ETL、查询、调度、监控、数据服务等。要解决的是数据从哪里来到哪里去，怎么过去，怎么用，以及过程中的调度和监控、元数据管理、权限管理等问题。“数据从哪里来”，我们的数据来自MySQL、MongoDB、Tablestore、Hana。“数据到哪里去”，我们
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》第三讲——《实时湖仓在袋鼠云的落地实践之路》为大家警醒实时湖仓建设关键技术解析。将于10月25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/
在上篇文章中，我们向大家解释了为什么实时湖仓是当前企业数字化转型过程中的解决之道，介绍了实时计算和数据湖结合的应用场景。（“数据驱动”时代，企业为什么需要实时湖仓？）在这篇文章中，我们将详细介绍在数栈实时开发平台内，实时湖仓的功能架构设计和具体实操案例。功能架构介绍实时湖仓并不是一个独立的产品模块，它的完整实践是基于数栈实时开发平台进行的。为了更直观地介绍我们建设实时湖仓的完整思路，我们单独拆出了架构图供大家参考。湖仓管理湖仓管理是建设实时湖仓的基础，通过这一层的建设，你可以：·借助FlinkCatalog管理，构建一套虚拟湖仓分层架构，类似传统离线数仓中的主题域、DW分层设计·可视化创建湖表
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》第二讲——《实时湖仓功能架构设计与落地实战》将于10月11日15:00-16:00开播。快快预约直播吧～点击链接或扫海报中二维码进行预约：https://www.dtstack.com/bbs/article/10110?s
文章目录前言一、关于数据仓库需求场景分类二、数据仓库线下部署场景2.1、线下部署场景介绍及优劣势说明2.2、线下部署场景对应的客户需求三、数据仓库公有云部署场景3.1、公有云部署场景介绍及优劣势说明3.2、公有云部署场景对应的客户需求四、为何重视数据共享（含湖仓一体）？4.1、传统数据共享业务场景4.2、数据共享（含湖仓一体）能力解决掉的问题五、数据仓库技术架构演进5.1、SharedStorage架构5.2、SharedNothing架构5.3、存算分离架构六、GaussDB（DWS）演进历程七、DWS云原生架构技术解析7.1、极致弹性、数据共享、高灵活度、高性价比7.2、按需弹性实践适应灵
当谈到数据湖的时候，大家都在说，可以把所有数据（结构化/半结构化/非结构化）一股脑都丢进去，进行统一的元数据管理。然后上层计算对接，进行流批计算/OLAP分析/算法分析。这个没问题，数据湖确实能承接底层的这部分能力，但是同时出现的问题也是不容忽视的。本文将关注讨论，利用湖仓架构，统一结构化/半结构化数据的流批计算，和大家聊聊为什么企业需要实时湖仓。非结构化的视频/图片/文本等数据的存储和计算不在本文的讨论范围内。当前的企业困境下图是一个经典的Lambda架构，虽然这套架构的优点很明显：技术方案成熟、应用实践广泛，适用于企业发展过程中各阶段、各场景下的大数据开发需求。但是，随着业务对数据时效性要
一、增量更新和处理架构1、设计增量更新架构的背景当前数据业务场景日趋复杂， 对于时效性要求低的单一全量数据处理场景，MaxCompute可以较好地满足需求。时效性要求很高的秒级实时数据处理或者流处理，需要使用实时系统、流系统来满足需求。但对于大部份业务场景，通常并不要求秒级数据更新可见，更多的是分钟级或者小时级的增量数据处理场景，同时也会有海量数据的批处理场景。对于此类业务场景，使用单一引擎或联邦多引擎都会存在一些劣势。如图所示，如果使用单一的MaxCompute离线批量处理链路，分钟级的数据和全量数据做处理和存储，会存在冗余的计算和存储成本，时效性也不能较好地得到满足。但如果单纯使用实时系统
