数据湖批流一体是什么
数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是一款大数据分析工具,提供标准SQL,完全兼容Spark接口,支持自动弹性扩展,云上多数据源联邦分析,提供资源和数据细粒度管控的多租户能力,广泛应用于IoT,互联网,游戏等行业统计报表,行为日志分析,历史数据查询审计等场景
复杂SQL实时查询,10+表格联合运算,秒级返回结果 实时入仓批流融合60万/秒/节点,T+0完成数据分析 多源数据融合,一站式统一平台,助力非传统数仓工程师便捷使用数据 多应用场景全覆盖,打造大数据时代新型数据仓库 传统数仓替换 一站式BI解决方案 数据湖分析 实时数据分析 传统数仓替换 传统数仓替换
FusionInsight全景图 类别 场景 服务 优势 多元分析 一站式大数据平台 云原生数据湖 MRS 全球累计交付30万+节点,30%性价比提升 全托管大数据服务 数据湖探索 DLI 流、批、交互式一体,AIl in SQL,秒级扩缩容 数据仓库 云数据仓库 GaussDB(DWS)
程序和数据到HDFS。 购买集群 进入MapReduce管理控制台,单击“购买集群”并配置相关参数。用户可以指定集群类型用于离线数据分析和流处理任务,指定集群中预置的弹性云服务器实例规格、实例数量、数据盘类型、要安装的组件。 提交作业 您可以通过MRS控制台界面提交作业,也可以通过MRS集群节点使用命令提交作业。
建议搭配使用 数据湖探索 DLI MapReduce服务 数据湖治理中心 DGC 实时数据分析 移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据,为了快速获取数据价值,需要对数据进行实时分析,DWS的快速入库和查询能力可支持实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后,可实时写入DWS
之旅 开始使用 您可能感兴趣的产品 您可能感兴趣的产品 数据治理中心 DataArts Studio 一站式数据开发与治理平台 数据湖探索 DLI 流处理、批处理的融合处理分析服务 数据可视化 DLV 提供可视化组件定制和应用数据大屏
统一开发者体验 通过对零码、低码、流程、大屏、高低码结合等场景覆盖,统一开发者体验 华为云Astro工作流 快速构建工作流应用 满足企业中人财事物的调、转、入、离、审、评、批等任务的数智化需求 场景详情 华为云Astro大屏应用 快速搭建大屏应用 满足运营,业务监控,风险预警等多
入自定义工作流中 提供多种图表类型实时展示作业数据输出,用户可以通过API网关服务自由访问作业数据,接入自定义工作流中 应用场景 实时流分析场景 物联网IoT场景 实时流分析场景 提供易用、低时延、高吞吐的实时流分析服务。支持Stream SQL和用户自定义作业做流分析 优势 易用
合能源等新兴业务发展。 华为云助力山东黄金建立国际一流矿山运营模式 华为云助力山东黄金实现勘探、化验、地测采选、产供销等全链路数据采集,为矿山的安全生产、经营管理提供实时、精准的数据支撑,建设基于智能决策和远程集中控制的国际一流矿山运营模式。 华为云助力深圳机场集团“智慧机场”数字化转型
DIS提供百万连接并发,单数据流最高支持每日TB级别的数据量写入,每个分区(partition)支持最高每日百GB级别的写入量 DIS提供百万连接并发,单数据流最高支持每日TB级别的数据量写入,每个分区(partition)支持最高每日百GB级别的写入量 每个数据流的吞吐能力可以通过动态增加partition进行扩展
批处理、实时检索、实时流处理、批流合一计算平台等。规格:培训时长5天,每班最大人数20人 产品技术培训1.华为云数据治理高级工程师培训面向需要了解数据治理理论,使用华为数据湖治理中心 DGC进行数据治理、建模及集成的工程师。课程内容:深入讲解华为云数据湖治理中心 DGC产品知识
Apache Hudi是下一代流数据湖平台,它直接在数据湖中引入了核心的仓库和数据库功能。Hudi提供了两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。Apache Hudi,也被发音为“hoodie”,是下一代流数据湖平台。它直接在数据湖中引入了核心的仓库和数据库功
Pulsar是Apache软件基金会的顶级项目,也是下一代云原生分布式消息流平台。它集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计。Pulsar的主要特性包括:①支持多种消息模型:Pulsar提供了灵活的消息模型和直观的客户端API,支持发布-订阅模式和点对点模
易流E-TMS,以“互联网+”模式重构物流运输业务,助力企业打造端到端透明的物流业务体系;基于大数据分析赋能,提升运输管理、路径优化等能力,实现高效协同过程可视、智能优化。易流E-TMS是易流科技在物流透明管理实践15年,战略全面转型为“供应链物流行业数字化(IoT)基础设施”,
同空间的数据互相隔离,保障企业数据安全。6. 单点登录。支持多种企业内部单点登录系统对接。 数据资产底座,实时数据中台,数智一体化,湖仓一体,流批一体
发:无侵入的实现实时数仓。2. 数据开发平台数据开发平台用于大数据开发的IDE套件;满足用户对于变量开发、任务调度、运维监控以及流批一体等需求。该平台以丰富的算法组件,实现拖、拉、拽式的开发模式,以全图形化的运维界面,降低数据开发、数据挖掘以及数据运维环节对于使用者技术能
G7易流E-TMS,以“互联网+”模式重构物流运输业务,助力企业打造端到端透明的物流业务体系;基于大数据分析赋能,提升运输管理、路径优化等能力,实现高效协同过程可视、智能优化。G7易流E-TMS是易流科技在物流透明管理实践15年,战略全面转型为“供应链物流行业数字化(IoT)基础
地连接起来,从而为企业提供一套完善的供应链解决方案,实现企业间产销供、业务与财务税务的一体化运作。其社会化协作功能可确保上下游企业,包括供应商、制造商和分销商之间的商业流、物流、信息流和资金流整体运作。通过开放性的生态服务,供应链能提供更全面的供应链服务,帮助企业提升供应链管理能
数据‘主动沟通’能力,资源协同、变更管理、过程审批7.项目进度可视化 - 随时随地管理项目进度8.过程数据分析 - 多维度数据统计分析,配置型管理看板对全局把控,业数一体反哺企业业务流shiyo那个 全方位、多维度看板查看,助力数据分析,透视数据价值,可直接在甘特图中拖拽实现任务创建,直观化、可视化进行任务周期调整、绑定关联关系
数据链路实时性提升至10分钟,支撑实时线损分析、有序用电、负荷预测等 电力计量大数据 实时数据湖,千万级终端采集频率提升到分钟级 实时数据湖,千万级终端采集频率提升到分钟级 电网营销2.0 流批一体计算,数据读写性能提升8倍,电费测算提效20倍 流批一体计算,数据读写性能提升8倍,电费测算提效20倍 油气 油气云
MRS提供多种主流计算引擎:MapReduce(批处理)、Tez(DAG模型)、Spark(内存计算)、SparkStreaming(微批流计算)、Storm(流计算)、Flink(流计算),满足多种大数据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 数据呈现调度 用于数据分
丰富的流生态圈。数据湖探索的流生态分为云服务生态和开源生态: 开源生态:通过增强型跨源连接建立与其他VPC的网络连接后,用户可以在数据湖探索的租户独享队列中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 数据湖探索应用场景
MapReduce提供多种主流计算引擎:MapReduce(批处理)、Tez(DAG模型)、Spark(内存计算)、SparkStreaming(微批流计算)、Storm(流计算)、Flink(流计算),满足多种大数据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型,使用
什么是函数工作流 什么是函数工作流 由浅入深,带您认识华为云函数工作流 FunctionGraph 由浅入深,带您认识华为云函数工作流 FunctionGraph 函数工作流 FunctionGraph 函数工作流(FunctionGraph),是一项基于事件驱动的函数托管计算服
了快速获取数据价值,需要对数据进行实时分析,DWS的快速入库和查询能力可支持实时数据分析 优势 流式数据实时入库:IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后,可实时写入DWS。 实时监控与预测:围绕数据进行分析和预测,对设备进行监控,对行为进行预测,实现控制和优化。 AI融合
ERP软件系统 八神ERP,是基于各行业特性,整合商流、物流、信息流和资金流,助力企业建立扁平化、平台化的供应链;建立以交易为核心、更智能的财务管理与服务体系。 八神ERP,是基于各行业特性,整合商流、物流、信息流和资金流,助力企业建立扁平化、平台化的供应链;建立以交易为核心、更智能的财务管理与服务体系。
Hudi服务介绍 MRS Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。 MRS Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系
展,能够通过SQL语句、Spark作业或者Flink作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据,数据湖探索跨源连接的功能是打通数据源之间的网络连接。 数据湖探索跨源连接的功能是打通数据源之间的网络连接,目前DLI支持跨源连接访问的数据源包括:CloudTable HBase,CloudTable
数据湖批流一体是什么
如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来, 数据管理 工具也得到了飞速的发展,大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生,如 数据库 、 数据仓库 、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么,又有着怎样的联系,同时,对应的产品与方案又是什么呢?本文将一一进行对比介绍。
什么是数据库?
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
广义上的数据库,在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的,且数据和程序之间具备非常强的依赖性,应用较为有限。
现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,具有结构化程度高、独立性强、冗余度低等优点。1970年关系型数据库的诞生,真正彻底把软件中的数据和程序分开来,成为主流计算机系统不可或缺的组成部分。关系型数据库已经成为目前 数据库产品 中最重要的一员,几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。
关系型数据库的主要用于联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)主要进行基本的、日常的事务处理,例如银行交易等场景。
什么是数据仓库?
随着数据库的大规模应用,以及信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系,挖掘数据隐藏的价值,人们越来越多需要使用联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)进行数据分析,探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库之间很难做到数据共享,数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。
为解决企业的数据集成与分析问题,数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据,通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP,最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中,分析出有价值的信息,提供决策支持。自从数据仓库出现之后,信息产业就开始从以关系型数据库为基础的运营式系统慢慢向决策支持系统发展。
数据仓库相比数据库,主要有以下两个特点:
- 数据仓库是面向主题集成的。数据仓库是为了支撑各种业务而建立的,数据来自于分散的操作型数据。因此需要将所需数据从多个异构的数据源中抽取出来,进行加工与集成,按照主题进行重组,最终进入数据仓库。
- 数据仓库主要用于支撑企业决策分析,所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。
维度 |
数据仓库 |
数据库 |
---|---|---|
应用场景 |
OLAP |
OLTP |
数据来源 |
多数据源 |
单数据源 |
数据标准化 |
非标准化Schema |
高度标准化的静态Schema |
数据读取优势 |
针对读操作进行优化 |
针对写操作进行优化 |
什么是数据湖?
在企业内部,数据是一类重要资产已经成为了共识。随着企业的持续发展,数据不断堆积,企业希望把生产经营中的所有相关数据都完整保存下来,进行有效管理与集中治理,挖掘和探索数据价值。
数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库,它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据,数据无需经过结构化处理,就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。
- 数据存储架构:要有足够的扩展性和可靠性,可以存储海量的任意类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 数据处理工具,则分为两大类:
- 第一类工具,聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。
- 第二类工具,关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具,元数据缺失,湖里的数据质量就没法保障,最终会由数据湖变质为数据沼泽。
随着大数据和AI的发展,数据湖中数据的价值逐渐水涨船高,价值被重新定义。数据湖能给企业带来多种能力,例如实现数据的集中式管理,帮助企业构建更多优化后的运营模型,也能为企业提供其他能力,如预测分析、推荐模型等,这些模型能刺激企业能力的后续增长。
对于数据仓库与数据湖的不同之处,可以类比为仓库和湖泊的区别:仓库存储着来自特定来源的货物;而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源,并且是原始数据。
维度 |
数据湖 |
数据仓库 |
---|---|---|
应用场景 |
可以探索性分析所有类型的数据,包括机器学习、数据发现、特征分析、预测等。 |
通过历史的结构化数据进行数据分析。 |
使用成本 |
起步成本低,后期成本较高。 |
起步成本高,后期成本较低。 |
数据质量 |
包含大量原始数据,使用前需要清洗和标准化处理。 |
质量高,可作为事实依据。 |
适用对象 |
数据科学家、数据开发人员为主。 |
业务分析师为主。 |
什么是湖仓一体?
虽然数据仓库和数据湖的应用场景和架构不同,但它们并不是对立关系。数据仓库存储结构化的数据,适用于快速的BI和决策支撑,而数据湖可以存储任何格式的数据,往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为,因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。
湖仓一体,又被称为Lake House,其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合,让数据流动起来,减少重复建设。Lake House架构最重要的一点,是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。湖里的“显性价值”数据可以流到仓里,甚至可以直接被数仓使用;而仓里的“隐性价值”数据,也可以流到湖里,低成本长久保存,供未来的数据挖掘使用。
数据智能方案
数据治理中心 DataArts Studio为大型政企客户量身定制跨越孤立系统、感知业务的数据资源智能管理解决方案,实现全域数据入湖,帮助政企客户从多角度、多层次、多粒度挖掘数据价值,实现数据驱动的数字化转型。
数据治理中心 DataArts Studio 的核心主要是 智能数据湖 FusionInsight,包含数据库、数据仓库、数据湖等各计算引擎平台,提供了数据使能的全套能力,支持数据的采集、汇聚、计算、资产管理、数据开放服务的全生命周期管理。
拥有强大的湖、仓、库引擎技术,比如数据湖敏捷构建、 GaussDB数据库 快速迁移,数仓的实时分析等,对应服务如下:
- 数据库:
- 关系型数据库包括: 云数据库 RDS、云数据库 TaurusDB、云数据库 GaussDB 、云数据库 PostgreSQL 等。
- 非关系型数据库包括: 文档数据库服务 DDS、云数据库GeminiDB等。
- 数据仓库: 数据仓库服务 DWS 。
- 数据湖\湖仓一体: MapReduce服务 MRS,数据湖探索DLI等。
- 数据治理中心:数据治理中心DataArts Studio。
数据湖批流一体是什么常见问题
更多常见问题 >>-
数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理等,挖掘和探索数据价值。
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数据湖探索DLI用户可以通过可视化界面、Restful API、JDBC、ODBC、Beeline等多种接入方式对云上CloudTable、RDS和DWS等异构数据源进行查询分析,数据格式兼容CSV、JSON、Parquet、Carbon和ORC五种主流数据格式。
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智能数据湖运营平台(DAYU)是数据全生命周期一站式开发运营平台,提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业客户快速构建数据运营能力。
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数据湖探索的计费包括存储计费和计算计费。数据湖探索的计费详情及样例,请参见以下说明。数据湖探索服务目前支持三种作业:SQL作业,Flink作业和Spark作业。 SQL作业的计费包括存储计费和计算计费,其中计算计费包括包年包月计费和按需计费两种。 包年包月计费根据购买周期进行扣费,推荐使用包年包月模式,价格优惠且在周期内独享计算资源。
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数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理等,挖掘和探索数据价值
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DAYU智能数据湖运营平台采用基础包+增量包的计费模式。基础包按包年、包月计费;增量包分为批量数据迁移和实时数据接入两类,均采用按需和套餐包的计费模式。
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