大家好，今天我要带你深入了解数据湖方案，这个数据湖方案里的新星，绝对让你眼前一亮。

大数据架构系列:如何理解湖仓一体?

1、业界趋向于湖仓一体，旨在结合数据湖的灵活性和数据仓库的高效性。这种架构通常将热数据（高查询频率）放在优化过的数据仓库中，冷数据则存放在数据湖以降低成本。通过远程访问和弹性计算，保证查询性能不受影响。

2、业界湖仓一体的出现，旨在简化架构，降低成本，提高效率。其基本模式是将热数据（频繁查询）存放在高效计算的仓库，冷数据存放在成本更低的数据湖中，通过数据仓库访问湖中的数据。如阿里云的MaxCompute+Hologres、华为云湖仓一体等都是实例。

3、湖仓一体的核心优势在于简化交付流程，加速数据获取，降低大数据分析的复杂性和成本。它通过构建统一的数据管理平台，提升了数据科学家的创新空间，为数据驱动的决策提供了有力支持。

4、湖仓一体技术的引入，不仅解决了数据冗余、时效性差、数据一致性问题和运维难度大等传统架构的问题，还为大数据分析提供了更加高效、灵活和统一的数据处理平台，为企业的数据分析工作提供了有力的支持。

5、湖上建仓，需要通用的OLAP引擎支持湖仓一体生态，同时具备本地存储+计算能力。StarRocks在1版本后支持Delta Lake和Iceberg，实现高性能查询和真正的湖仓融合。数据冷热分离。

6、湖仓一体架构在机器学习覆盖各行各业的时代，可以从根本上简化企业数据基础架构并加速创新。Lakehouse 为用户提供了数据版本控制、治理、安全性和 ACID 属性，即使对于非结构化数据也是如此。Lakehouse 降低了成本，同时保留了简单、成本效益高和能服务于各种数据应用程序的核心属性。

通用数据湖仓一体架构正当时

1、通用数据湖仓一体架构提供了一个中心层数据湖方案，统一存储所有数据数据湖方案，简化数据流数据湖方案，降低成本，提高性能，允许客户自由选择计算引擎，同时提供对数据的所有权和访问控制的简化管理。这种架构支持跨所有主要数据仓库和数据湖查询引擎的访问，并与任何目录集成，为组织提供了一个灵活、高效且经济的数据基础架构方案。

「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖

1、数据湖相当于一个汇集着来自各个异构数据源数据湖方案的 原生态数据数据湖方案，不经过加工清洗数据 ，数据的格式也五花八门， 结构化和半结构化和非结构化的数据 都能够被数据湖管理起来。那么就引申出 数据湖的特点 数据湖方案：数据湖和数据仓库可以用来互补，数据湖可以在非结构化数据处理方面扩展业务能力。

2、数据集市是为特定部门或用户提供定制化的数据分析，既有独立型（灵活但可能造成数据孤岛）和从属型（稳定但开发周期长）之分。数据湖则是一个存储原始数据的仓库，支持不同类型的分析，具有高度的灵活性和可扩展性，如Amazon S3和Azure Data Lake。

3、数据湖包括结构化数据、半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON）以及非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF等），并支持各种计算引擎对数据进行处理和分析。数据湖通过分布式文件系统、数据加速层、Table format层和不同计算场景的计算引擎等组件实现存储和计算分离，支持各种数据处理需求。

4、数据湖知识体系解析阅读本文，您将深入理解数据湖的核心组件、发展趋势和应用场景。本文将分四个部分展开：数据湖演进与对比 数据湖是一种存储平台，存储大量非结构化数据，区别于数据仓库和Lakehouse。Lakehouse是结合数据湖和数据仓库功能，如Databricks 0的湖上建仓和Snowflake EDW 0的仓外挂湖。

5、数据编织，作为一种跨平台的集成层，旨在通过持续分析元数据资产，支持数据系统在不同平台间的灵活设计、部署与使用，实现数据的灵活交付。

6、数据湖和数据仓库的区别：一个数据湖专门用于存储任何形式的数据，即结构化或非结构化。它还使数据湖方案我们能够以其本机格式保存大量原始数据，直到需要它为止。该术语主要与面向Hadoop的对象存储相关。在这种情况下，首先将组织的数据加载到Hadoop平台，然后再加载到业务分析。

MRS大企业ERP流程实时数据湖加工最佳实践

1、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。

2、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。

3、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。

什么是数据湖

1、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数据湖方案，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。

2、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。

3、什么是数据湖数据湖是一个集中式存储库，是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库，它允许以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。

4、数据湖是一种集成存储和管理数据的基础设施，旨在帮助企业更好地利用数据来驱动决策。数据湖具有以下作用数据湖方案：数据集成：数据湖可以集成各种类型的数据源，包括结构化、半结构化和非结构化数据，从而可以轻松地访问和分析数据。

5、数据湖详解数据湖起源于2010年，由Pentaho的CTO James Dixon提出，它比喻为一个天然的湖泊，接纳来自各种源头的原始数据，提供无预处理的存储和探索环境。

6、数据湖（DataLake）是一个集中式存储库，一个以原生格式存储各种大规模原始数据集的数据库，它允许以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的。从表面上看，数据被加载到基于HDFS的廉价存储硬件上，这些硬件可以扩展。

浅析湖仓一体

湖仓一体，巧妙融合了数据湖的灵活性与数据仓库的生产优化特性，构建了一个全方位的数据管理基础设施。它整合了从原始数据到精炼数据的全流程，旨在提供优化后的数据，供各类角色，如数据科学家、工程师和业务分析师，甚至是临时的数据看板使用者，以高效、便捷的方式访问和分析。

湖仓一体技术通过将数据仓库治理能力引入数据湖中，实现了高效建仓和灵活建湖的结合，显著提升了数据管理效率与灵活性。它通过引入数据仓库的结构化处理和数据湖的非结构化数据存储优势，实现了一体化数据处理平台的构建，从而解决传统架构中的问题，为大数据分析提供了更佳的解决方案。

业界湖仓一体的出现，旨在简化架构，降低成本，提高效率。其基本模式是将热数据（频繁查询）存放在高效计算的仓库，冷数据存放在成本更低的数据湖中，通过数据仓库访问湖中的数据。如阿里云的MaxCompute+Hologres、华为云湖仓一体等都是实例。

知名云厂商如阿里云、华为云、字节跳动等都有各自的湖仓一体解决方案，如MaxCompute+Hologres、EMR+Sarrocks等。整体上，湖仓一体设计的核心在于简化架构，提高处理大规模多元化数据的效率。总结来说，湖仓一体适用于大量且复杂数据场景，数据仓库提供高效查询，数据湖支持大规模写入和存储。

希望这篇文章能让你对数据湖方案有更深的了解。如果你觉得不错，不妨考虑入手，它不会让你失望的！