大家好，今天我要聊聊数据湖实现，这个在数据湖实现中让人眼前一亮的新星。它的故事，从这里开始。

数据湖(四):Hudi与Spark整合

向Hudi中存储数据，若未指定分区列，默认仅有一个default分区。可通过设置DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY选项，指定分区列。涉及多个分区列时，先拼接生成新字段，再指定。使用SparkSQL读取Hudi数据，需指定HDFS路径，路径中可使用“*”匹配任意目录和数据。

Apache Hudi在腾讯的落地与应用展现出强大的功能和灵活性。这个基于数据库内核的流式数据湖平台，集成了流式处理、事务控制和Schema演进，支持多种生态接口，如Spark、Presto等。

Hudi的平台架构是基于HDFS存储和Spark操作的，所以安装HDFS是必不可少的。这包括解压软件、配置环境变量、设置Hadoop和HDFS相关配置，以及格式化和启动集群。完成后，可以通过HDFS Web UI来监控和管理数据。

Apache Hudi作为数据湖管理平台，与Apache Doris集成，实现高效的数据查询与分析。Doris通过增强的读取能力，结合Hudi实时数据管理，提供强大功能如数据回溯、审计和增量处理，已在多个真实业务场景中得到验证。

spark-shell启动，需要指定spark-avro模块，因为默认环境里没有，spark-avro模块版本好需要和spark版本对应，这里都是5。设置表名，基本路径和数据生成器。新增数据，生成一些数据，将其加载到DataFrame中，然后将DataFrame写入Hudi表。Mode（overwrite）将覆盖重新创建表（如果已存在）。

实时数据湖构建：Linkflow与Apache Hudi的深度合作 在大数据世界中，处理实时可变数据是一项挑战。Linkflow作为先进的数据收集平台，每天处理海量数据，其中包含不可变和可变两部分。原有的MySQL管理系统在面对多维查询时，因数据碎片化问题，效率大打折扣。

FusionData“引水建湖”:数据资源秒变数据资产

1、实现数据资源转变为数据资产。FusionData提供数据湖能力，统一视图提供开放访问，存储各种数据，用户按需提取，实现数据湖中的数据自然状态。数据湖不迁移，通过数据使能，上层应用对数据无感知，最终释放数据价值。

2、与之相呼应，FusionData的特质也确有“一切源于数据，高于数据”深刻意味。 源于数据—FusionData从数据服务需求的根本—（数据汇聚）出发，通过聚合数据源，提供‘采-存-算-管-用’全生命周期管理能力，让数据存得下、流得动、算得快、用得好，助力客户将数据资源转变为数据资产。

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数据湖实现的反思数据湖实现，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。数据湖数据湖实现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。

数据湖实现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。

Flink凭借其融合批处理和流处理的能力，构建数据湖实现了一体化的系统架构，涵盖数据集成、数仓架构和数据湖等多个层面。 数据集成的流批一体架构传统的数据集成往往需要区分全量同步和增量同步，Flink的集成则有所不同。

MRS大企业ERP流程实时数据湖加工最佳实践

在总结中数据湖实现，数据湖实现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，探讨数据湖实现了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，成本也大幅下降数据湖实现；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。

文章到这里就结束了，但数据湖实现的精彩还在继续。如果你也想体验这份精彩，那就不要犹豫了！