数据湖

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Paimon Split 机制深度解析📌 重要提示：本文档已更新为 v2.0，系统性地区分了主键表和非主键表的 Split 生成策略。建议先阅读《Paimon 主键表 vs 非主键表核心差异》了解基础概念。

paimon实战-- 基于hive-catalog搭建paimon计算与存储环境Apache Paimon 作为新一代流批一体数据湖存储，在实时写入、近实时更新、主键表等场景下表现突出。相比 Iceberg / Hudi，Paimon 更偏向 Streaming-first 的设计，非常适合实时数仓与湖仓融合架构。

Hudi Spark 集成分析Hudi 与 Spark 的集成主要通过 Spark DataSource API 实现，让 Spark 能够读写 Hudi 表。理解 Spark 集成有助于理解如何在 Spark 中使用 Hudi。

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数据湖的构建实施方法论构建数据湖（Data Lake）是现代企业实现数据集中化、支持 AI/BI/实时分析的关键基础设施。与传统数据仓库不同，数据湖以低成本、高扩展性、多格式支持为核心优势，但若设计不当，极易沦为“数据沼泽”（Data Swamp）——数据混乱、不可信、难使用。

dbt+DataOps+StarRocks：构建一体化数据治理与智能分析平台实践作者：胡翔，SJM Resorts 企业方案设计高级经理、dbt- starrocksContributor

数据与后端架构提升之路

2025：把“大模型”写进“数据闭环”——从自动驾驶到具身机器人，我如何用数据与算法做可落地的智能系统关键词：数据湖 / 流批一体 / MLOps / 自动驾驶数据闭环 / Occupancy / VLA / 世界模型 / 小模型本地推理 / 可靠性

数据编织-异构数据存储的自动化治理大约十年前，笔者曾经有过一个思考：“当时绝大多数客户都已经进行了近20年的信息化建设，拥有了数个到数十个不等的信息系统。这些信息系统会选择合适的数据存储技术来存放相关的数据。每个系统都会拥有多张不同的数据表。随着时间的迁移，客户是否还能够对数据表有清晰的了解？是否还知道数据表的用途、数据表中字段的含义以及相关性？”。当时很多客户也已经进行了相关的数据治理建设，引入了数据仓库技术，对数据进行了分层管理。少量客户也开始使用数据湖技术对全结构数据进行管理。但实际情况是，总有或这或那的原因，很多系统的数据表游离于

StarRocks PB 级日增量数据模型优化：注意点、调优策略与风险防控StarRocks 处理每日 PB 级日增量时，核心矛盾是「高吞吐导入」与「低延迟查询」的平衡，需从数据模型设计、导入链路、存储查询、资源调度、稳定性保障五维度系统性优化，同时规避增量场景下的典型风险。以下是具体细节：

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Paimon 流 - 流增量关联（CDC 模式）具体实现方案核心逻辑：两个实时数据流（如订单流 + 支付流）通过 Debezium 捕获 binlog 后，分别以 CDC 模式写入 Paimon 表（Paimon 自动维护数据的 insert/update/delete 一致性），再通过 Flink 的批查询（全量关联）和流查询（增量关联）实现外键匹配，关联结果可持久化到 Paimon 关联表，供 Doris 等下游直接查询。

Hudi 元数据管理分析元数据管理是 Hudi 的重要组成部分，它管理表的配置、Schema、分区信息等。理解元数据管理有助于理解表的生命周期和配置管理。

paimon避坑指南🔍 异常核心原因快照过期：Paimon 表的快照（Snapshot）ID 1691 已被清理，导致 Flink 作业无法读取该快照。

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（四）收官篇！从分层架构到数据湖仓架构系列：数据服务层和数据应用层及湖仓技术趋势小结《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计（2025 年）》系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核心价值、常见分层类型，详解分层下的 ETL 架构及数据转换环节，介绍数据仓库分层对应的技术架构，并以贴源层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（DWS）为例，深入剖析数湖仓分层设计，最后探讨数据仓库技术趋势并进行小结。

StarRocks 4.0：让 Apache Iceberg 数据真正 Query-Ready导读：StarRocks 4.0 已正式发布！这一版本将优化能力从查询层延伸至数据层，通过全新的 Global Shuffle Ingestion、Spill-Aware Writes、Compaction API 与 Local Sort 等特性，让数据在写入的同时即完成优化。面对 Apache Iceberg 等开放格式中“小文件过多、查询延迟高”的挑战，StarRocks 4.0 将数据仓库级的治理理念引入 Lakehouse 架构，实现了从写入、组织到维护的全链路提速。

湖仓一体部署上传安装软件到服务器解压安装：tar -xzvf hadoop-3.4.1.tar.gz -C /opt/module/

从流批一体到湖仓一体架构演进的思考大数据起源于 Google 在 2004 年前后发表的三篇论文，即：Lucene 开源项目的创始人 DougCutting 正在开发开源搜索引擎 Nutch，阅读了 Google 的论文后，根据论文原理初步实现了类似 GFS 和 MapReduce 的功能。这也标志着大数据技术从理论走向实践，为后续的大数据生态圈发展奠定了基础。

Paimon——官网阅读：理解文件本文旨在阐明各种文件操作对文件的影响。本页面提供具体示例和实用技巧，以助力有效管理文件。此外，通过深入探讨诸如提交（commit）和压缩（compact）等操作，我们旨在深入解析文件的创建与更新过程。

【每天一个知识点】数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）在数据存储、处理和使用上有一些关键的区别。

StarRocks 4.0：Real-Time Intelligence on Lakehouse回顾 StarRocks 的进化之路，每一次大版本迭代都紧扣时代对数据分析的核心诉求。StarRocks 1.x，打造极速查询性能，解决 BI 报表、数据探寻慢的痛点问题。

Magnus：面向大规模机器学习工作负载的综合数据管理方法Magnus，一个专为解决大规模机器学习（ML）工作负载中数据管理挑战而设计的综合性系统。针对传统数据湖表格式（如Iceberg）在处理海量数据、多模态数据、频繁更新和大模型训练时面临的存储效率低、元数据开销大、读写性能差等问题，Magnus提出了多项创新。其核心包括：为宽表和多模态数据设计的高效Krypton和Blob存储格式；通过消除冗余和索引优化来提升元数据管理效率；支持列级更新和主键Upsert的轻量级MOR机制；以及为大型语言模型（LLM）和长序列推荐模型（LRM）训练优化的双表设计和分片机制