数据仓库与数据湖在大数据架构中的角色与应用

在大数据时代,企业对数据的管理和分析需求日益增长,传统的数据存储和处理方式已难以满足多元化、高时效性的数据分析要求。为此,数据仓库和数据湖作为两种重要的数据管理架构应运而生,它们在大数据生态系统中扮演着不同但互补的角色。本文旨在深入探讨数据仓库与数据湖的核心概念、技术特点、应用场景,并通过示例代码展...

随着大数据发展,中小企业是否有必要自建从开源Hadoop数据湖架构到云上托管数据入湖等完整的大数据体

随着大数据发展,中小企业是否有必要自建从开源Hadoop数据湖架构到云上托管数据入湖等完整的大数据体系?

大数据知识图谱系列—如何选择合适的OLAP引擎进行数据湖分析

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[帮助文档] 启用Trino语法进行数据湖分析

StarRocks 3.x版本在进行数据湖分析时,支持兼容Trino语法。本文介绍如何在StarRocks中利用Trino语法进行数据湖分析,特别是针对从Trino迁移至StarRocks的用户,旨在实现无缝切换且无需更改原有SQL语句。

[帮助文档] 快速使用数据湖分析实例

数据湖分析版实例适用于查询存储在Apache Hive、Apache Iceberg、Apache Hudi以及Apache Paimon等多种数据湖上的数据,并涵盖OSS、OSS-HDFS、HDFS等平台,无需数据迁移即可实现快速的数据湖查询分析,且其性能比Presto高出3到5倍。本文以创建Hi...

Hudi数据湖技术引领大数据新风口(四)核心概念

Hudi数据湖技术引领大数据新风口(四)核心概念

第3章 核心概念3.1 基本概念3.1.1 时间轴(TimeLine)Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间(instants)\执行的所有操作的时间轴(timeline)\,这有助于提供表的即时视图,同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成:*1)Instant ...

Hudi数据湖技术引领大数据新风口(三)解决spark模块依赖冲突

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解决spark模块依赖冲突修改了Hive版本为3.1.2,其携带的jetty是0.9.3,hudi本身用的0.9.4,存在依赖冲突。1)修改hudi-spark-bundle的pom文件,排除低版本jetty,添加hudi指定版本的jetty:vim /opt/software/hudi-0.12....

Hudi数据湖技术引领大数据新风口(二)编译安装

Hudi数据湖技术引领大数据新风口(二)编译安装

第2章 编译安装2.1 编译环境准备本教程的相关组件版本如下:Hadoop3.1.3Hive3.1.2Flink1.13.6,scala-2.12Spark3.2.2,scala-2.12(1)安装Maven(1)上传apache-maven-3.6.1-bin.tar.gz到/opt/softwa...

Hudi:数据湖技术引领大数据新风口

Hudi:数据湖技术引领大数据新风口

Hudi:数据湖技术引领大数据新风口1.1 Hudi简介Apache Hudi(Hadoop Upserts Delete and Incremental)是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高...

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作(Spark,Flink与Hudi整合)

大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作(Spark,Flink与Hudi整合)

一、概述Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals),简称Hudi,是一个流式数据湖平台,支持对海量数据快速更新,内置表格式,支持事务的存储层、 一系列表服务、数据服务(开箱即用的摄取工具)以及完善的运维监控工具,它可以以极低的延迟将数据快...

[帮助文档] 介绍如何通过数据集成实时入湖

本文以MySQL实时入湖写入至OSS场景为例,为您介绍如何通过数据集成实时入湖。

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