大家好！今天我要聊聊数据湖案例，这可是数据湖案例中的佼佼者，不信你看看。

数据湖是什么?如何搭建数据湖?

搭建步骤搭建数据湖涉及数据入湖（包括数据盘点、技术选型和数据接入）、湖中治理（如数据目录维护、数据质量保证和合规管理）和业务支撑（定制化数据模型与服务）。农业银行的数据湖建设案例提供了实际操作参考。小结数据湖作为企业数字化战略的重要支柱，其发展不断适应业务需求变化。

数据湖是一种用于存储和管理大量数据的基础设施。数据湖是一个集中式存储和处理大量数据的平台，具有高性能的计算能力和可扩展的存储系统。下面详细介绍数据湖的相关内容。首先，数据湖主要用于存储大数据。随着信息技术的发展，各种类型的数据呈爆炸式增长，如社交媒体数据、物联网数据等。

数据湖是一个用于存储和处理大规模数据的集中式存储系统。数据湖是一个用于存储各种原始格式数据的集中式存储库。它能够处理结构化和非结构化数据，并能够存储来自各种来源的数据。与传统的数据存储解决方案不同，数据湖的设计旨在实现可扩展性和灵活性，允许在大数据上运行分析并处理大规模的数据流。

如何搭建数据湖架构

- 数据湖的结构设计是动态和持久的数据湖案例，通过工厂化的生成和严格的监控数据湖案例，权限根据部门划分。实验区则为数据科学家提供探索空间数据湖案例，权限根据用户、团队或项目进行灵活分配。- 敏感性数据存储在可选的受限区域，确保数据安全。文件夹结构需简洁一致，命名规则、权限控制和分区策略是构建稳健架构的关键。

数据湖架构演进：早期，用户在IDC机房构建基于Hadoop的集群，存储和计算紧密耦合。随着云化，用户转向云上构建，如使用EMR。主流选择是基于OSS的云原生架构，实现了元数据管理、权限控制和数据治理，同时支持多种计算引擎如Hadoop、Flink和ClickHouse等。

新架构的愿景 Linkflow的新架构实现了数据湖的核心理念：可变数据的实时处理、灵活的schema evolution、计算与存储的分离，以及多引擎查询和时间旅行。这些改进显著提升了性能，简化了实时写入，缩短了数据入湖时间，离线分析也更为高效。 未来规划 我们计划整合Flink，统一引擎，解决目前的双引擎问题。

快手流批一体数据湖构建实践

快手流批一体数据湖构建实践：从挑战到成果与展望 快手大数据之旅始于对传统数据湖架构的反思，以解决离线链路时效性差、处理逻辑异构和数据孤岛等问题。数据湖的构建旨在实现标准化、共享、易用性和高性能，同时保证数据安全。

我们只需要关注业务层面的数据组织，所以Delat Lake是统一批量、流式的持续数据流的模型。Demo以下通过Demo的形式演示如何在Databricks数据洞察里搭建批流一体数据仓库的操作，解决生产环境的问题。

在数字化转型的浪潮中，FastData DCT作为滴普科技的明星产品，以其前瞻的架构和卓越的性能，推动着数据集成与管理的革新。它以流批一体和湖仓一体的创新设计，打造出全链路服务的高效平台，助力企业提升数据处理效率，实现数据融合与仓库迁移的优化。

流批一体平台建设方面，主要涉及元数据管理、权限管理、作业调度和Flink生态建设。元数据管理统一使用Metacat，实现所有系统统一划分并对接不同的存储系统和计算引擎。权限管理则基于Ranger实现统一，业务可以使用三级表名引用任意系统表，同时实现字段级别的鉴权。

数据湖介绍

数据湖是一种用于存储和管理大量数据的基础设施。数据湖是一个集中式存储和处理大量数据的平台，具有高性能的计算能力和可扩展的存储系统。下面详细介绍数据湖的相关内容。首先，数据湖主要用于存储大数据。随着信息技术的发展，各种类型的数据呈爆炸式增长，如社交媒体数据、物联网数据等。

数据湖概念起源于2011年，主要为了解决传统数据仓库在开发周期长、成本高、细节数据易丢失等问题。最初，数据湖被视为数据仓库的补充。随后，数据仓库逐渐迁移至基于Hadoop的技术平台，开始整合结构化、半结构化、非结构化数据，具备了数据湖的部分功能。

数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。

数据湖具有存储所有数据的能力，可以存储当前数据和将来需要使用的数据。在数据仓库中，需要花费大量时间专门用于分析多个源。数据湖可以收集所有类型的数据，包括结构化和非结构化。但是，在数据仓库中，它会收集结构化数据并将其按照专门为数据仓库设计的架构进行排列。

Hudi介绍 Hudi将带来流式处理大数据，提供新数据集，同时比传统批处理效率高一个数据量级。Hudi快速构建 把apache-maven-1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下。解压apache-maven-1-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面。修改apache-maven-1的名称为maven。

在数据管理方面，数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）等解决方案被用来整合和管理不同类型的数据。数据湖能够存储各种格式和类型的数据，而数据仓库则更适合进行结构化数据的存储和查询。数据分析是处理海量数据的核心环节，旨在从海量数据中提取有价值的信息。

MRS大企业ERP流程实时数据湖加工最佳实践

在总结中，我们可以看到实时数据湖方案在ERP流程中的应用与优化是一个动态演化的过程，需要根据企业实际需求和挑战进行相应的调整和优化。通过采用合适的流加工模型，企业可以实现高效的数据处理和管理，提升业务流程的灵活性和响应速度。

华为云社区的文章《MRS大企业ERP流程实时数据湖加工最佳实践》由晋红轻分享，本文以ERP流程实践为例，探讨了MRS实时数据湖方案的演进与优化策略。案例实践需求与解决方案面对业务痛点，如实时数据处理中出现的关联缺失问题，文章提出了三种流加工模型。

MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

在硬核技术层面，华为云湖仓一体支持存算分离和冷热分离，基于Hudi的湖仓一体架构，同时解决了数仓更新问题，成本也大幅下降；插件式组件接入能力支持客户在开源组件上修改的同时，以插件式的形式接入到MRS管理组件上，省去了繁琐的系统维护工作。

好了，关于数据湖案例的介绍就到这里。如果你觉得不错，不妨考虑一下，它可能会成为你生活中的小惊喜哦！