数据湖(一):数据湖概念

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化 本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。 阅读详情

 

数据湖概念

一、什么是数据湖

数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。

二、大数据为什么需要数据湖

当前基于 Hive 的离线数据仓库已经非常成熟,在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的,需要对待更新的数据所属的整个分区,甚至是整个表进行全面覆盖才行,由于离线数仓多级逐层加工的架构设计,数据更新时也需要从贴源层开始逐层反应到后续的派生表中去。

随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀,业界最近几年就一直聚焦并探索于实时数仓建设。根据数仓架构演变过程,在 Lambda 架构中含有离线处理与实时处理两条链路,其架构图如下:

正是由于两条链路处理数据导致数据不一致等

数据湖基本概念--什么是数据湖,数据湖又能干什么?为什么是Hudi 数据湖概念首次于2010年被James Dixon在其博客帖子(Pentaho, Hadoop, and Data Lakes | James Dixon's Blog)中提及 : 数据湖的权威定义(来自维基百科):数据湖(Data Lake)是一个以原始格式存储数据的存储库或系统,它按原样存储数据,而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据(如关系型数据库中的表),半结构化数据(如CSV、日志、XML、JSON),非结构化数据(如电子邮件、文档、PDF)和... 阅读详情

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关于数据湖和数据仓的一些概念

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数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工,例如:大数据处理、实时分析、机器学习,以指导做出更好地决策。当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟,在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的,需要对待更新的数据所属的整个分区,甚至是整个表进行全面覆盖才行,由于离线数仓多级逐层加工的架构设计,数据更新时也需要从贴源层开始逐层反应到后续的派生表中去。随着实时计算引擎的不断发

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