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》第一讲——《企业为什么需要实时湖仓》将于8月30日15:00-16:00开播，三步教你如何使用"Flink+数据湖”构建实时湖仓，快快预约直播！**点击链接预约直播：https://fs80.cn/8f2txu《数栈产品
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前言本文隶属于专栏《大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见大数据理论体系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。关于数据仓库的详情请参考我的博客——数据仓库是
比别人更快接收好文章随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设，将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute/EMRDataLake的湖仓一体方案做一介绍。01
一、湖仓系统阿里云EMR湖仓系统相较于传统的数仓、数据湖来讲，湖仓系统是一种新的数据管理系统。上图展示了阿里云EMR湖仓系统的整体架构，它是围绕着DeltaLake、Iceberg、Hudi等开源数据湖格式构建的，它同时具备数仓的高性能和数据湖的低成本、开放性。这些数据湖格式基于开源的Parquet和ORC构建，能够在AWSS3、阿里OSS等低成本存储系统上运行，它还具备ACID事务、批流一体以及Upsert等能力，可以对接多种商业或开源的查询计算引擎。这些能力使得湖仓体系逐步成为了一种趋势。湖仓系统有一定的学习成本，比如合理配置、小文件、清理策略、性能调优等等。下面将从湖仓系统设计上入手，了
一、湖仓一体技术诞生的背景和现状1.湖仓的演进1）数据仓库（90s）需要进行数据处理的公司在湖仓演进的架构选择上都十分相似。起初，首选方式是数仓架构，比如teradata、greenplum或Oracle等。通常数据处理的流程是把一些业务数据库，如TransactionalDatabase等，通过ETL的方式加载到DataWarehouse中，再在前端接入一些报表或者BI的工具去展示。自BillInmon提出数仓概念以来，从90年代的美国到国内，数仓架构一直是一个比较经典的架构，它可以高效处理结构化的数据，而且性能好、速度快。尤其是teradata，它是存算一体的架构。但是随着业务类型增多，我
一、湖仓一体存储架构的演进1、存储架构的演进阶段大数据存储系统的演进，分为两个阶段：机房时代和云计算时代。第一个阶段，也是最早Hadoop诞生的时代，这个时代主要以机房的系统为主，HDFS基本上是唯一的存储选型方案。随着云计算的普及和发展，对象存储逐渐成为企业主流的存储方案。尤其是在数据湖架构中，对象存储以其高度可扩展性和对多样化数据类型的支持，成为一种流行的底层存储解决方案。我们将回顾并对比HDFS和对象存储的架构，探讨它们各自的优劣势以及发展趋势。同时也会探讨云原生的数据湖存储架构应该如何设计。如果从本质上去分析HDFS和和对象存储的架构设计,会发现其实是两个完全不一样的存储系统。未来在云
【正文开始】随着新一轮科技革命和产业革命深入交织，数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。能否从云上获取更多价值，将成为企业能否在数字时代拥有一席之地、持续领先领跑的关键。而云原生对基础设施的革新，带来了一系列“蝴蝶效应”。随着云原生技术已在互联网、金融等行业“落地开花”，云原生基础设施不仅可以丰富数字化应用场景的多元化实践，也将为企业发展提供可持续的内生动力，“智能湖仓”便是其中最为重要的技术架构之一。作为“智能湖仓”架构的提出者，亚马逊云科技在云原生
A：现在大多数企业都已经有了自己的一套大数据架构，他们如何基于已有的架构落地湖仓一体？有哪些可行的落地路径？成本可能主要会来自哪里？Q：现在有一部分企业已经有了自己的大数据架构，这些企业相对来说可能诞生的比较早，大多数都是选的Hadoop体系，或是自建的Hadoop体系，或是使用云上托管的Hadoop体系。这些企业可以有很多选择，他可以选择像Databricks那样的方案，也可以选择像MaxCompute这样的方案。这两条路径都相对可行，那怎么选？这通常要看企业是不是希望在大数据技术栈上做更多投入。如果企业觉得没必要在基础设施上投很多资源，而是要把更多资源放在业务上，那选一个更偏全托管版的湖仓
一、背景我们使用Iceberg构建湖仓一体平台的初衷是希望解决业务方在使用Hive数仓时的一些痛点。主要包括以下几大方面：（1）Hive的查询性能达不到交互式分析的要求，所以经常需要把Hive的数据储存到其它引擎当中。（2）上一点造成了出仓链路越来越多，越来越复杂，维护成本高。（3）另外，出仓的数据容易形成数据孤岛，造成数据冗余，导致存储成本上涨。（4）最后，Hive的时效性不好，即使用FIink流式的引擎写入，延迟也会在小时级别。我们希望我们的湖仓一体平台能够解决这些痛点，我们的目标是：（1）首先，平台要是互联互通的，要支持各种引擎的访问，避免数据孤岛的出现。（2）第二，查询要高效，以满足交
