如何构建下一代大数据架构——数据湖

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

如何创建一个适用于多样数据类型,并可扩展的敏捷数据平台?答案就在数据湖中!

图片源于网络

技术和软件的进步使我们能够处理和分析大量数据。虽然很明显,大数据是一个企业投入了大量资金的热门话题,但要注意,除了考虑数据规模,我们还需要考虑到被分析数据类型的多样性。数据种类不同意味着数据集可以存储在许多格式和存储系统中,每个类型都有自己的特征。

考虑数据多样性是一项艰巨的任务,但有一种方法可以使你360度全面了解你的客户,提供商和运营商。为了实现这种方法,我们需要实现下一代大数据架构。接下来,我们来看一下如何构建下一代大数据架构。

如今,较具前瞻性的企业都越来越依赖数据湖。数据湖是管理事务数据库,同时,数据湖也可以看做是一个大数据分析平台。数据湖支持不同来源的数据,如文件,点击流,IoT传感器数据,社交网络数据和SaaS应用程序数据。

数据湖的核心原则是存储原始的,未经改变的数据。这让数据分析和探索更具有灵活性,并且还允许查询和算法基于历史和当前数据,而不是基于单个时间点的快照来演变。数据湖可将数据集中到一个公共存储库中,以此避免信息孤岛。该存储库很可能分布在许多物理机上,但最终将为用户提供透明访问和基础分布式存储的统一视图。此外,数据不仅是分布式的而且是复制的,因此可以确保数据的易访问和可用性。

数据湖存储所有类型的数据,包括结构化和非结构化数据,并通过整个企业的统一视图提供民主化访问。通过这种方法,用户可以在单个平台支持许多不同的数据源和数据类型。 数据库加强了企业现有的IT基础架构,与传统应用程序集成,增强(甚至替换)企业数据仓库(EDW)环境,并可利用日益增长的数据种类和数据量为新应用程序提供支持。

能够存储不同类型的数据是数据湖的一个重要特征,这保证了用户不会丢弃任何有价值的元数据或原属性,不同的数据分析技术也可用于数据的各阶段,避免了仅在其被聚合或变换之后才处理数据而产生的限制。创建可以使用不同算法查询的统一存储库,包括传统EDW环境范围之外的SQL备选方案,是数据湖的标志和大数据战略的基本部分。

为了实现数据湖的最大价值,必须保证数据的质量和可靠性——即确保数据湖可以恰当地反映公司业务。可以轻松访问,让用户能够更快识别他们想要使用的数据。为了管理数据湖,关键是具有清理,保护和操作数据的流程。

构建数据湖不是一个简单的过程,必须决定采集哪些数据,以及如何组织和编目数据。 虽然它不是一个自动化的过程,但有相应的工具和产品来简化企业级现代数据湖架构的创建和管理。这些工具允许提取不同类型的数据包括流,结构化和非结构化,所有这些都为敏捷数据湖平台的创建打下了基础。


本文作者:zyy

来源:51CTO

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
16天前
|
运维 Cloud Native 持续交付
探索云原生架构:构建现代应用的基石
【7月更文挑战第9天】本文深入探讨了云原生架构的核心概念、关键技术组件以及实施的最佳实践。通过分析云原生技术如何促进微服务架构的实现,容器化技术的利用,以及持续集成与持续部署(CI/CD)流程的自动化,本文旨在为读者提供一个全面的云原生技术框架视图,并揭示其在加速企业数字化转型过程中的关键作用。
|
9天前
|
Ubuntu 网络协议 Android开发
使用ruri快速构建跨架构chroot容器
【7月更文挑战第3天】使用ruri在x86_64系统上构建arm64 Ubuntu容器的简要步骤: 1. 确认binfmt_misc支持,检查/proc/filesystems。 2. 安装qemu-user-static以模拟arm64指令。 3. 通过rootfstool脚本获取arm64的Ubuntu rootfs。 4. 下载最新版的ruri二进制文件。 5. 解压rootfs,将qemu-aarch64-static复制进去,用ruri启动容器。 6. 在容器内配置DNS(如设置resolv.conf)。 注意:需以root权限运行ruri,并根据系统环境调整步骤。
37 20
|
2天前
|
Ubuntu 网络协议 Android开发
使用ruri快速构建跨架构chroot容器
【7月更文挑战第10天】使用ruri快速构建跨架构chroot容器:先确认binfmt_misc支持;安装qemu-user-static;用rootfstool脚本获取rootfs;下载最新ruri二进制;解压rootfs并启动容器;配置DNS。完成这些步骤后,可在x86_64上运行arm64的Ubuntu容器。注意,ruri处于实验阶段,使用前需评估风险,并根据需求调整与优化。此流程提供基础参考,具体操作可能需微调。
|
6天前
|
存储 大数据 索引
解锁Python隐藏技能:构建高效后缀树Suffix Tree,处理大数据游刃有余!
【7月更文挑战第19天】Suffix Tree 概述:** 为高效处理字符串搜索、匹配和大数据分析,后缀树是一种优化数据结构,可快速检索后缀、执行最长公共后缀查询及字符串排序。Python中虽无内置实现,但可通过第三方库或自建代码构造。应用于字符串搜索、生物信息学等领域,提升大数据处理效率。
16 3
|
7天前
|
监控 前端开发 JavaScript
构建高效实时应用:Python WebSocket在前后端分离架构中的实践
【7月更文挑战第18天】WebSocket助力实时Web应用,通过一次握手建立持久连接,解决HTTP实时性问题。Python中可用Flask-SocketIO创建WebSocket服务器,前端JavaScript使用Socket.IO库连接。确保安全可采用HTTPS、认证及跨域限制。示例代码展示如何实现双向实时通信。
25 4
|
13天前
|
消息中间件 Java 开发者
Spring Cloud微服务框架:构建高可用、分布式系统的现代架构
Spring Cloud是一个开源的微服务框架,旨在帮助开发者快速构建在分布式系统环境中运行的服务。它提供了一系列工具,用于在分布式系统中配置、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等领域的支持。
55 5
|
17天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
「大数据」Kappa架构
**Kappa架构**聚焦于流处理,用单一处理层应对实时和批量数据,消除Lambda架构的双重系统。通过数据重放保证一致性,简化开发与维护,降低成本,提升灵活性。然而,资源消耗大,复杂查询处理不易。关键技术包括Apache Flink、Spark Streaming、Kafka、DynamoDB等,适合需实时批量数据处理的场景。随着流处理技术进步,其优势日益凸显。
18 0
「大数据」Kappa架构
|
4天前
|
数据采集 大数据 关系型数据库
什么是传统大数据架构的数据源
什么是传统大数据架构的数据源
|
6天前
|
分布式计算 大数据 BI
MaxCompute产品使用合集之如何确定是否需要更改MC的Endpoint服务接入架构
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
2月前
|
SQL 分布式计算 数据处理
Uber基于Apache Hudi增量 ETL 构建大规模数据湖
Uber基于Apache Hudi增量 ETL 构建大规模数据湖
88 2