基于湖仓一体构建数据中台架构

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国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话

国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话“聚力攻坚基础软件，加速分布式数据库/混合事务分析处理数据库等产品研发推广。

”“十四五”规划明确，“强化基础组件供给，大力发展云计算/大数据/人工智能/区块链等平台软件开发框架”。

核心技术是国之重器，加速推进核心领域关键技术突破，完成核心网络中的软硬件国产替代是国家的一项长期战略。

5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。

为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品，星环大数据基础平台TDH+星环数据云平台TDC、星环分布式交易型数据库KunDB、分析型数据库ArgoDB、分布式图数据库StellarDB、引擎 Scope、时序数据库TimeLyre、数据科学平台Sophon Base等完全满足信创要求，不但可以替换国外的商业和开源大数据平台、数据库等基础软件产品，而且拥有大量成功的应用案例，为用户创造新的价值。

1.星环TDH+TDC协同替换CDP，大数据基础平台更上一层楼星环科技自研的大数据基础平台TDH和星环数据云平台TDC联合，可以完美地替代CDH/HDP和CDP，提升功能、性能、稳定性、易用性、扩展性、可靠性、安全、国产生态支持等能力，提供多种模型支持能力，性能提升可以达到5到100倍，原厂专业服务能力更强。

新发布的星环THD9.3和TDC3.2以新一代湖仓集存储、多模型统一架构、综合性能提升、基于容器的资源管理技术、多租户等技术引领发展。

星环大数据基础平台TDH 9.3推出新一代湖仓集存储格式 Holodesk，一份数据满足数据湖的离线实时接入、数仓的复杂加工以及数据集市的分析需求，告别数据冗余。

新一代湖仓集统一存储 Holodesk在数集方面，支持基于Holodesk存储格式的集市分析，存储&计算双升级，分析性能大幅提升；在数仓方面，支持完整四种事务隔离级别，支持复杂批处理加工、数仓模型拉链表等，无需手工计算分桶数，自适应数据分布自动合并小文件；在数据湖方面，离线导入/实时写入，生态对接 Spark/Flink/Sqoop，时间旅行。

数据治理入湖入仓设计表结构

数据治理入湖入仓设计表结构1. 引言1.1 数据治理的重要性数据治理是一个组织内部管理数据的框架，旨在确保数据的合法性、准确性、完整性和安全性。

随着互联网时代的到来，数据量不断增加，数据来源多样化，数据质量的稳定性成为组织发展的关键因素。

数据治理的重要性主要体现在以下几个方面：数据治理可以帮助组织建立数据标准和规范，确保数据在整个生命周期内都能得到正确管理和利用。

通过统一的数据治理政策，组织可以避免数据孤岛的问题，提高数据的可重复性和可信度。

数据治理可以提升数据的可视化和可控性，帮助组织更好地了解数据的来源、流向和价值。

在数据治理的框架下，组织可以建立数据地图，清晰地展示数据的关系和影响，为数据决策提供依据。

数据治理可以加强数据的安全性和隐私保护，确保数据不被未经授权的人访问或篡改。

在数据治理的指导下，组织可以设立权限控制和审核机制，保障数据安全和合规性，降低数据泄露和风险。

数据治理在当今信息化时代具有重要意义，能够帮助组织管理数据，提高数据质量，促进数据应用，加强数据安全。

随着数据规模不断扩大，数据治理将成为组织发展的核心竞争力之一，值得各个组织进行重视和投入。

2. 正文2.1 入湖设计及其意义入湖设计是指将多源、多种格式、不同结构的数据通过数据治理的方式整合进入数据湖中的过程。

在数据湖中，数据将以原始状态保存，使其保持了最大的灵活性和可扩展性，为后续的数据分析和挖掘提供了坚实的基础。

入湖设计的意义主要体现在以下几个方面：1. 数据整合和统一：通过入湖设计，可以将来自不同业务系统和数据源的数据进行集成，实现数据的统一管理和整合。

这有助于企业实现全面数据视图，提升数据的可见性和可控性。

2. 数据质量保障：入湖设计可以对数据进行清洗、融合、标准化等处理，提高数据质量，减少数据质量问题对分析和决策的影响。

通过数据治理的手段，可以确保数据的准确性、完整性和一致性。

4. 数据的可探索性和挖掘：数据湖是一个灵活的数据存储和管理平台，通过入湖设计可以为用户提供丰富的数据探索和挖掘功能，帮助用户快速发现数据中的价值和见解。

数据中台技术架构解读

数据中台技术架构解读目录前言 (3)一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题 (3)二科学界定“数据中台”问题的基本原则 (7)三小数据是理解数据中台的关键 (11)前言数据中台最近特别火，之前还在炒概念，现在突然就看到有的企业已经宣传自家的数据中台了，有的企业向外介绍如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。

大家热衷于讨论什么是“数据中台”，并且还有“有一千个企业，就有一千个数据中台”的说法，但大家真的都理解了什么是数据中台了吗？本文基于笔者的个人思考，首先介绍了当前关于“中台”问题研究存在的3个主要问题，然后从3个方面说明了科学界定数据中台的基本原则，最后指出小数据是理解数据中台的关键，以更加科学合理的角度使读者更加清晰、全面的认识数据中台。

”一当前关于“中台”问题研究存在诸多问题Supercell，芬兰移动游戏巨头，成立于2010年，拥有《部落冲突》、《卡通农场》、《海岛奇兵》、《皇室战争》和《荒野乱斗》等全球热门游戏。

据说，2015年12月马云亲自率队到Supercell公司进行商务拜访，马云对Supercell的高效运营无比感慨，将其经营秘密概括为中台战略，要求阿里巴巴按照“大中台、小前台”的组织原则进行公司架构改革。

不管上述“中台”的马云说是否属实，但“中台”的概念确实在近年来不断发酵并从去年开始流行起来，日益成为行业共识，但大家对如何认识这个共识还没有达成一致意见，同时当前关于“中台”问题的研究还存在诸多问题。

1.1对数据中台的定义不清目前关于数据中台的定义很多，笔者根据网上数据中台相关著作或文章，搜集了一些对数据中台的定义，供读者参考，如下表所示。

表1 网上关于数据中台的定义从上表这些定义来看，人们对于中台的解释还是很不一致的，有的定义甚至还谈不上是严格的定义，充其量只能说是对其某方面属性的简单描述，还谈不上是对其本质属性的界定。

1.2缺乏明确的数据中台架构模型阿里巴巴从2009年就开始建设共享业务事业部，已经为中台战略在转型过程中将会面临的组织间业务协作、业务核心能力的沉淀、组织KPI考核等方面都做了很好的实践和经验沉淀，阿里巴巴共享业务事业部的架构图也被阿里的人看作是解读阿里中台战略最常用的一个图，讨论阿里中台战略的时候都会用到。

数据中台（架构篇）

数据中台（架构篇）声明：本⽂归属所有。

@⼀⼨HUI在上⼀篇⽂章中主要介绍了建设数据中台要建设哪些内容、建设的步骤以及建设过程中需要遵循⼀定的规范并符合公司的战略。

也提及到了阿⾥巴巴数据中台的全景图，有了上⾯的基础，现在更能⽅便的理解数据中台的架构了。

先来回顾下数据中台的概念。

数据中台是⼀套可持续“让企业的数据⽤起来”的机制，是⼀种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施⽅法论⽀撑，构建的⼀套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。

数据中台是处于业务前台和技术后台的中间层，是对业务提供的数据能⼒的抽象和共享的过程，数据中台通过将企业的数据变成数据资产，并提供数据能⼒组件和运⾏机制，形成聚合数据接⼊、集成、清洗加⼯、建模处理、挖掘分析，并以共享服务的⽅式将数据提供给业务端使⽤，从⽽与业务产⽣联动，⽽后结合业务系统的数据⽣产能⼒，最终构建数据⽣产>消费>再⽣的闭环，通过这样持续使⽤数据、产⽣智能、反哺业务从⽽实现数据变现的系统和机制。

数据中台功能定位数据中台的功能定位是完成公司内部数据能⼒的抽象、共享和复⽤，因此，数据中台的架构必须围绕这三个功能来设计。

与传统的⼤数据平台不同，数据中台搭建于⼤数据平台及数据仓库之上，将⼤数据平台和数据仓库所实现的功能以通⽤数据能⼒的形式提供给企业的所有部门。

因此，单从功能上来讲，⼤数据平台实现具体的数据能⼒，数据仓库是业务建模、数据治理发⽣的地⽅，⽽数据中台则需要把⼤数据平台、数据仓库的数据和接⼝组织起来，通过打通数据提升数据能⼒，通过共享提⾼全局使⽤效率。

因此数据中台的架构设计应该考虑如何有效地完成抽象、共享和复⽤的功能。

数据中台的建设应该贯穿数据处理的全⽣命周期，即从原始数据到最后产⽣数据价值的整个流程，且整个流程都处于数据中台的管理之下。

下图显⽰了从原始数据到实现数据价值的完整流程，其中每⼀步都是数据中台建设需要考虑的：数据发现/探索，数据采集/导⼊，数据建模/治理，数据转换/分析，数据发现/探索，数据采集/导⼊，数据建模/治理，数据转换/分析数据中台要做的就是把上述流程在全局标准化、规范化，让这个流程产⽣的结果和能⼒能够在全局共享和复⽤。

数据中台建设汇报方案

数据中台建设汇报方案一、背景介绍随着互联网时代的到来，数据已经成为了企业发展、竞争的核心资源。

为了更好地应对市场变化和需求，我公司决定推进数据中台建设，以提高数据的管理和利用效率，为业务决策提供更加准确、快捷的支持。

本汇报方案的目的是向高层管理层和相关团队介绍数据中台建设的计划和具体实施方案。

二、目标和价值1. 目标：构建一个高效、稳定、安全的数据中台，实现对企业数据的集中管理和快速共享，为各业务部门提供准确、及时的数据支持。

2. 价值：a) 提升数据处理和分析的效率，加快业务决策速度。

b) 优化资源配置，降低重复数据采集和处理的成本。

c) 提供更好的数据安全保障，提高数据的质量和可靠性。

三、实施方案1. 建立数据中台组织架构a) 成立数据中台建设领导小组，负责统筹协调各个参与部门的工作。

b) 设立数据中台管理部门，负责数据的规划、采集、处理、存储和共享。

c) 配备专业的技术团队，负责数据中台的开发和维护工作。

2. 数据中台建设步骤a) 数据清洗和整合：对现有数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。

b) 数据存储和管理：建立统一的数据存储和管理平台，包括数据仓库和数据湖等。

c) 数据共享和开放：通过建立数据服务API和开放平台，实现数据的共享和开放，供各业务部门使用。

d) 数据分析和应用：利用数据中台提供的数据，进行深度挖掘和分析，为业务决策提供支持。

3. 数据安全保障a) 加强对数据的权限管理，确保数据的安全性和隐私保护。

b) 建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失和损坏。

c) 定期进行安全评估和漏洞扫描，及时修复和更新安全补丁。

4. 人才培养计划a) 建立数据中台建设相关岗位职责和培训体系，吸引和培养专业人才。

b) 组织相关培训和学习活动，提高员工对数据中台的认识和应用能力。

五、预期成果和效益1. 提高数据利用率和决策效率，缩短业务反应时间，提高市场竞争力。

2. 减少重复数据采集和处理的成本，优化资源配置，实现成本控制和效益最大化。

7000字，详解仓湖一体架构！

7000字，详解仓湖一体架构！全文共7110个字，建议阅读15分钟在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现'跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

这就是大数据领域经常讲的啤酒与尿布的故事！可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了，那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。

01 什么是数据仓库、数据集市和数据湖？一、数据仓库早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。

而数据库缺少灵活和强大的处理能力。

在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。

数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。

数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。

尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。

数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。

二、数据集市每个部门自身也有对业务数据进行处理分析统计的需求，但不涉及到和其他数据，不希望在数据量大的数据仓库进行操作（因为操作慢，而且可能影响到其他人处理数据），所以建立一个新的存储系统，把数据仓库里关联自己的数据存储到这个系统，本质上算是数据仓库的一个子集。

大数据湖仓一体技术要求标准

大数据湖仓一体技术要求标准大数据湖仓一体技术是指将大数据湖和数据仓库两种数据管理技术融合在一起，实现数据的存储、管理、分析和挖掘等多个功能，从而提高数据的利用价值和业务效率。

以下是关于大数据湖仓一体技术的一些技术要求和标准。

首先，大数据湖仓一体技术要求建立一个统一的数据湖仓存储体系，以便将大数据和传统数据整合在一起。

这需要使用适当的数据湖和数据仓库技术，例如Hadoop、Hive、Spark等，将结构化、半结构化和非结构化数据存储在一起，并提供统一的数据访问接口。

其次，大数据湖仓一体技术要求集成多种数据处理和分析工具，以支持不同的数据处理和分析需求。

这可能涉及到使用SQL查询、实时分析、机器学习、数据挖掘等技术，因此需要具备和支持多种数据处理和分析工具的能力。

此外，大数据湖仓一体技术还需要具备数据质量管理的能力，以确保数据的准确性和完整性。

这可能包括数据清洗、数据标准化、数据去重等操作，以及对数据进行质量评估和监控。

另外，大数据湖仓一体技术还要求具备强大的数据安全和隐私保护能力。

由于大数据湖仓一体技术集成了多种数据源和处理工具，涉及到海量的数据和用户隐私，因此需要采取适当的安全措施，例如数据加密、访问控制、身份验证等，以确保数据的安全和隐私的保护。

此外，大数据湖仓一体技术还要求具备高可扩展性和高性能的特点。

由于大数据湖仓一体技术需要处理海量的数据和实时的数据分析需求，因此需要具备横向扩展和高性能的能力，以满足不断增长的数据和业务需求。

最后，大数据湖仓一体技术还需要具备易用性和可视化的特点，以方便用户进行数据的管理和分析。

这可能包括提供友好的用户界面、直观的数据可视化和报表功能，以及支持自助查询和分析的功能。

综上所述，大数据湖仓一体技术要求具备统一的数据存储能力、多种数据处理和分析工具的集成、数据质量管理、数据安全和隐私保护、高可扩展性和高性能、以及易用性和可视化等特点。

只有满足这些技术要求和标准，大数据湖仓一体技术才能发挥其最大的价值，支持企业的数据驱动决策和业务创新。

基于PostgreSQL数据库构建数据中台

企业如何用postgresql系列数据库构建数据中台本议题将为您介绍datasphere通过数据集成平台数据计算平台数据服务平台如何在大型金融级复杂数据环境中落地数据中台以及去teradata关键难点的解决之道数据服务平台数据中台典型特征数据标准化以实体对象为中心的业务主数据提炼dmp构建实现id识别连接标签标准规范地自动化生产建设自动化在现有数据平台基础上自动化构建虚拟数据集市主题库和专题库即时响应业务的快速变化管理资产化支持资产化视角构建及管理数据体系适用于数据类型多样需要统一管理数据的业务场景业务智能化通过机器学习算法动态识别数据的业务特征智能推荐业务所需要的数据模型策略配置任务管理断点续传数据对账数据分发标识关联数据计算任务调度清洗加工数据处提取规则业务资源模型标签关键统一索引库数据存储基础应用服务数据管理服务数据共享服务数据中台典型架构数据治理资源目录分级分类数据血缘数据标准元数据数据质量统一元数据统一访问统一存储统一调度统一账户与权限全链路监控大数据云总体技术架构大数据云基础平台托管弹性大数据基础服务超大规模智能计算和存储管理服务智能数据管理统一调度系统统一数据查询搜索分析引擎数据采集数据集成离线计图计算交互查询和分析服务大数据云生态组件金融大数据服务数据可视化模型化业务分析服务报表服务检索服务数据仓推荐服务在线事件服务ai访问存储调度权限监控一站式数据分析与深度挖掘服务监管报表企业服务客户关系风险管理算法调用模型托管数据存储数据处理弹性伸缩自动化部署运维计算存储分离资源隔离组件高可用开放组件管理账户权限数据审计多租户开发套住房租赁智能投顾数据交换数据中台总体架构webide代码库桌面ide插件任务流程设计器sql作业调度作业执行信息作业资源消耗作业重跑补数据作业集成数据来源数据中心dw业务源端数据采集调度开发模块代码开发运行调度版本管理集成工具数据源配置集成规则集成调度测试工具功能测试性能测试测试报告发布工具任务发布节点发布发布管理spark代码构建打包提交代码执行sql节点执行spark节点执行计算资源用户信息同步登录权限用户权限管理资源申请资源详情资源销毁4a统一认证多租户管理数据中台业务架构数据源管理数据源配置调度配置集成任务管理资源消耗监控数据源类型数据集成统一索引库数据开发任务监控半结构化存储nosql消息队列关系型数据库非结构化存储连接属性数据来源字段映射基础属性时间属性调度依赖连通性测

数据湖与湖仓一体架构实践

数据湖与湖仓一体架构实践一、什么是数据湖?数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。

与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。

对象存储具有元数据标签和唯一标识符，便于跨区域定位和检索数据，提高性能。

通过利用廉价的对象存储和开放格式，数据湖使许多应用程序能够利用数据。

数据湖是为了应对数据仓库的局限性而开发的。

虽然数据仓库为企业提供高性能和可扩展的分析，但它们昂贵、专有，不能处理大多数公司正在寻求解决的现代用例场景。

数据湖通常用于将企业的所有数据合并到一个单一的中心位置，在那里数据可以“原样”保存，而不需要像数据仓库那样预先强加一个模式(即数据组织方式的正式结构)。

细化过程中所有阶段的数据都可以存储在数据湖中：原始数据可以与组织的结构化、表格式数据源(如数据库表)以及在细化原始数据过程中生成的中间数据表一起被接入和存储。

与大多数数据库和数据仓库不同，数据湖可以处理所有数据类型——包括非结构化和半结构化数据，如图像、视频、音频和文档——这对今天的机器学习和高级分析用例至关重要。

二、为什么要使用数据湖?首先，数据湖是开放格式的，因此用户可以避免被锁定在数据仓库这样的专有系统中，而数据仓库在现代数据体系结构中已经变得越来越重要。

数据湖还具有高度的持久性和低成本，因为它们具有扩展和利用对象存储的能力。

此外，对非结构化数据的高级分析和机器学习是当今企业最重要的战略重点之一。

以各种格式(结构化、非结构化、半结构化)摄取原始数据的独特能力，以及前面提到的其他优点，使数据湖成为数据存储的明确选择。

当架构正确时，数据湖能够:•为数据科学和机器学习提供支持：数据湖允许将原始数据转换为结构化数据，以便在低延迟的情况下进行SQL分析、数据科学和机器学习。

原始数据可以以较低的成本无限期地保留，以便将来在机器学习和分析中使用。

•对数据进行集中、合并和分类：集中式数据湖消除了数据烟囱的问题(如数据重复、多个安全策略和协作困难)，为下游用户提供了一个查找所有数据源的单一位置。

基于数据湖的企业数据中台解决方案

基于数据湖的企业数据中台解决方案随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，传统的数据仓库模式已经无法满足企业对数据存储和处理的需求。

为了应对这个挑战，许多企业开始采用基于数据湖的企业数据中台解决方案。

数据湖是一个用于存储各种数据的集中化存储系统，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

数据湖通过将不同类型的数据存储在同一个数据存储系统中，简化了数据的管理和维护工作，同时提供了更多的灵活性和可扩展性。

企业数据中台是一个整合和管理企业各个部门数据的中心平台。

它通过将企业内部和外部的各种数据汇集到一个统一的数据湖中，为企业构建了一个全面、一致和可信赖的数据源。

企业数据中台提供了一种方式来存储和管理数据，使得企业可以更好地利用和分析数据，以支持决策和业务创新。

1.数据集成和存储：企业数据中台可以从不同的数据源中提取数据，并将其存储在数据湖中。

数据湖提供了一种方式来存储不同数据类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

这样，企业可以将所有的数据存储在一个地方，方便管理和访问。

2.数据清洗和预处理：数据湖中的数据可能来自不同的系统和部门，数据格式和数据质量可能存在差异。

企业数据中台提供了一些工具和技术来清洗和预处理数据，以确保数据的质量和一致性。

这些工具和技术包括数据清洗、数据转换、数据标准化等。

3.数据分析和挖掘：企业数据中台提供了一些工具和技术来进行数据分析和挖掘。

这些工具和技术包括数据可视化、数据挖掘、机器学习等。

通过对数据的分析和挖掘，企业可以从数据中发现隐藏的信息和业务洞察，以支持决策和业务创新。

4.数据安全和隐私：企业数据中台需要确保存储在数据湖中的数据的安全和隐私。

为此，企业数据中台提供了一些安全和隐私控制措施，如数据加密、访问控制等。

这些控制措施可以保护数据不被未经授权的人员访问和使用。

5.数据治理和合规性：企业数据中台还提供了一些数据治理和合规性措施，以确保数据的质量和合规性。

大数据湖仓一体技术要求标准

大数据湖仓一体技术要求标准随着大数据技术的发展，大数据湖仓一体化成为了企业数据管理的重要趋势。

大数据湖仓一体技术要求标准包含了数据存储、数据管理、数据处理等多个方面的要求，以确保企业能够充分利用大数据资源。

本文将探讨大数据湖仓一体技术要求标准的相关内容，包括架构设计、数据安全、数据治理等方面。

一、架构设计要求1、弹性和扩展性：大数据湖仓一体化架构应能够根据业务需求进行弹性扩展，以应对不断增长的数据量和计算需求。

2、多样性数据存储：大数据湖仓一体化架构应支持多种数据存储技术，包括分布式文件系统、列式存储、NoSQL 数据库等，以满足不同类型数据的存储需求。

3、数据流处理：大数据湖仓一体化架构应支持实时数据流处理和批处理，以满足不同业务场景下的数据处理需求。

4、元数据管理：大数据湖仓一体化架构应具备完善的元数据管理能力，能够对存储在湖仓中的数据进行统一管理、搜索和浏览。

二、数据安全要求1、访问控制：大数据湖仓一体化系统应具备严格的访问控制机制，能够对用户和应用程序的访问进行精细化控制，保障数据的安全性。

2、数据加密：大数据湖仓一体化系统应支持对数据的加密和解密操作，以保护数据在存储和传输过程中的安全。

3、审计和监控：大数据湖仓一体化系统应具备完善的审计和监控机制，能够对系统的操作进行记录和监控，及时发现异常行为。

4、数据遮蔽：大数据湖仓一体化系统应支持对敏感数据的遮蔽操作，以确保在数据共享和应用中不泄露隐私信息。

三、数据治理要求1、数据质量管理：大数据湖仓一体化系统应支持对数据质量的监控和管理，能够及时发现和修复数据质量问题。

2、元数据管理：大数据湖仓一体化系统应具备完善的元数据管理能力，能够对数据进行分类、标签和注释，以方便用户理解和使用数据。

3、数据生命周期管理：大数据湖仓一体化系统应支持对数据生命周期的管理，能够根据数据的重要性和价值来制定合理的数据保留和清理策略。

4、数据伦理合规：大数据湖仓一体化系统应遵守相关的数据伦理和合规要求，对数据的获取、使用和共享进行合法合规的管理。

湖仓一体的设计原则

湖仓一体的设计原则（实用版）目录1.湖仓一体的概念及背景2.湖仓一体的设计原则3.湖仓一体的优点4.湖仓一体的应用场景5.湖仓一体的未来发展趋势正文一、湖仓一体的概念及背景随着互联网技术的飞速发展，企业数据呈现出爆炸式增长，传统的数据仓库已经无法满足海量、异构、实时的数据处理需求。

数据湖作为一种新型的数据存储方案，可以存储原始格式的数据，并支持多种数据类型。

然而，数据湖缺乏事务管理支持能力、数据安全性和一致性，导致数据处理效率低下。

为了解决这些问题，湖仓一体应运而生。

湖仓一体是一种将数据仓库和数据湖相结合的技术架构，旨在充分发挥两者的优势，满足企业对数据处理和分析的需求。

湖仓一体可以实现存储计算分离，支持动态升降配和扩缩容，提高资源利用率，降低部署成本。

二、湖仓一体的设计原则1.存储计算分离：湖仓一体采用存储计算分离的架构，将数据存储和计算任务分开，便于根据业务需求进行动态调整和优化。

2.系统负载均衡：湖仓一体通过负载均衡调度，实现对计算资源的优化分配，提高系统处理能力。

3.支持多种数据类型：湖仓一体可以存储多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，满足不同业务场景的需求。

4.高度集成和可扩展性：湖仓一体具有高度集成和可扩展性，可以降低企业数据架构的复杂度，提高运维效率。

5.安全性和一致性：湖仓一体通过引入事务管理和数据安全性控制，确保数据的一致性和安全性。

三、湖仓一体的优点1.存储计算分离，提高资源利用率。

2.支持多种数据类型，满足不同业务需求。

3.系统负载均衡，提高处理能力。

4.高度集成和可扩展性，降低架构复杂度。

5.保证数据一致性和安全性。

四、湖仓一体的应用场景1.大数据分析：湖仓一体可以应用于大数据分析场景，实现对海量、异构数据的高效处理和分析。

2.实时数据处理：湖仓一体可以支持实时数据处理，满足企业对实时数据的需求。

3.数据仓库升级：对于已有数据仓库的企业，湖仓一体可以作为数据仓库的扩展和升级方案，提高数据处理能力。

湖仓一体是什么意思

“湖仓一体是一种新型开放式架构,将数据湖和数据仓库的优势充分结合,它构建在数据湖低成本的数据存储架构之上,又继承了数据仓库的数据处理和管理功能,打通数据湖和数据仓库两套体系,让数据和计算在湖和仓之间自由流动。

作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数据仓库架构。

有人把“湖仓一体”做了形象的比喻,就好像湖边搭建了很多小房子,有的可以负责数据分析,有的来运转机器学习,有的来检索音视频等等,而这些数据源流,都可以从数据湖里轻松取得。

基于湖仓一体构建数据中台架构

国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话

数据治理 入湖 入仓 设计 表结构

数据中台技术架构解读

数据中台（架构篇）

数据中台建设汇报方案

7000字，详解仓湖一体架构！

大数据湖仓一体技术要求 标准

基于PostgreSQL数据库构建数据中台

数据湖与湖仓一体架构实践

基于数据湖的企业数据中台解决方案

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湖仓一体的设计原则

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大数据湖仓一体技术要求标准

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