数据湖仓

告别Spark？大数据架构的十字路口与技术抉择作者：果诚凌晨六点，一条告警消息打破了寂静：夜间 Spark 批处理任务再次超时，库存数据未能按时更新。如果不及时处理，电商平台的客户投诉可能接踵而至。这不是偶发事件，而是技术团队的常态：面对引擎性能瓶颈，他们不得不频繁调整资源扩缩容，在业务稳定与成本控制之间艰难权衡；面对实时数据的场景，他们不得不临时搭建一个额外的流式数据链路，以支持 11.11 大促活动看板；他们还要达成每年平台降本增效的需求；他们夜复一夜，人力监控 Spark 的 ETL（提取、转换、加载）任务，确保系统底层不崩塌。Spark 体系

A3608_（韦煜粮）

破晓数据迷雾：从处理海量到创造价值的现代大数据架构全景我们在数据的海洋中溺亡，却在洞察的沙漠中渴死。这个残酷的悖论正困扰着大多数企业——据IDC数据，全球数据总量正以每年23% 的复合增长率膨胀，预计2025年达到175ZB，然而超过80% 的企业数据从未被有效分析，仅有不到15% 的组织能够将数据分析转化为可衡量的商业价值。

A3608_（韦煜粮）

从数据沼泽到智慧引擎：现代大数据分析与应用架构全景解密我们生活在一个数据洪流的时代。根据IDC的预测，到2025年全球数据总量将达到惊人的175ZB，但令人沮丧的是，仅有不到10%的企业数据被有效分析利用。大多数企业陷入了“数据丰富，洞察贫乏”的窘境——数据孤岛林立，数据质量堪忧，分析周期漫长，业务价值难以兑现。

小红书×云器科技｜增量计算+实时湖仓构建小红书实验数仓生产新范式随着移动互联网内容生态爆发，带来小红书日均千亿级的流量日志增长，与此同时，算法实验迭代的时效要求也在持续提高，传统的数据架构难以在低成本和低延迟之间取得很好的平衡。小红书与云器科技合作，基于增量计算与数据湖技术，以通用增量计算方案构建了一套近实时实验数仓体系。实践显示，该方案在满足实时业务需求的同时，带来了更少的资源投入，更准确一致的数据，更简洁的流批一体链路，更好的查询性能等优势，为后续大范围构建全域近实时数仓体系奠定基础。

衡石平台与主流数据栈的深度集成：如何打通从数据湖仓到BI分析与业务系统的链路？现代企业的数据架构日益复杂，形成了典型的三层割裂状态：底层是存储原始数据的数据湖仓，中层是进行可视化分析的BI工具，顶层是驱动具体行动的业务系统。

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。

Apache Hudi 项目总体分析请关注微信公众号：阿呆-botApache Hudi 采用多模块 Maven 架构，主要模块如下：入口类：

消失在人海中

构建数据湖仓的开源技术栈有哪些湖仓一体架构是一种新兴的数据管理方式，它融合了数据湖和数据仓库的优势，提供了统一的数据存储、事务支持、数据治理、实时与批处理能力以及弹性和可扩展性。在开源领域，湖仓一体技术栈的选择非常关键，因为它直接影响到系统的灵活性、扩展性和成本效益。以下是一篇关于湖仓一体开源技术栈的文章。

我是有底线的