企业数据湖

利用Flink和Iceberg技术，可以构建一个高效的企业级实时数据湖。这种架构不仅能够处理大规模数据流，还能确保数据的实时性和准确性。Flink提供了强大的流处理能力，而Iceberg则提供了可靠的数据湖管理和查询功能，使得企业能够更有效地管理和分析数据。

数据湖作为现代大数据存储解决方案，为企业提供灵活且可扩展的数据管理和分析方式。数据湖核心理念是保持数据原始格式，无需预定义结构，按需处理和分析。与传统数据仓库相比，数据中台架构解决企业内部数据分散、不一致和难以利用的问题。结合数据湖的灵活性和数据中台的治理能力，为企业数据分析、报表生成和机器学习等任务提供强大支持。关键组件包括数据智能、智能数据服务和统一数据服务，促进跨部门数据共享和协作，支持云原生架构和混合云环境，确保数据安全和合规性。数据中台帮助企业实现智能化转型，强调数据整合、治理和业务赋能，与企业业务需求和战略目标紧密结合。

在Apache Hudi数据湖中使用Spark进行数据摄取、处理和查询。

特性：- 数据获取、准备和发现- 元数据管理、数据治理- 高级安全特性 定位：企业级数据湖管理平台基于 Spark 和 NiFi 的开源框架

大数据湖是指一种存储所有数据的仓库，包括结构化、半结构化和非结构化数据，提供统一的数据访问和共享机制，确保数据的一致性和实时性。以下是大数据湖规划与搭建策略的要点：1.大数据湖的背景与理念大数据湖的兴起源于对传统数据仓库和数据集市局限性的需求，解决数据孤岛、数据冗余和数据不一致等问题。搭建大数据湖需遵循数据一致性、实时性和安全性等原则。2.数据架构与承载体系的演进大数据湖经历了数据库时代、数据仓库时代和大数据平台时代三个阶段，现今在大数据平台时代，广泛应用分布式架构、云计算和虚拟化技术处理海量数据。3.大数据湖的定义与特性大数据湖是一种统一存储结构化、半结构化和非结构化数据的仓库，具备全面采集

本课程帮助学员掌握在云环境中搭建和管理大规模数据湖系统的技能。通过学习，学员将深入了解大数据生态系统中的关键组件，如Flink、Spark、Hadoop等，并能够应用这些技术处理实际业务场景中的数据需求。课程涵盖Flink的API编写、窗口设置、状态管理，确保数据的准确性和一致性。Hudi作为数据湖存储层，支持实时查询和更新，学员将学习如何使用Hudi维护数据一致性，提升查询性能。课程还包括Spark在批处理和交互式查询中的应用，以及与Flink协同工作，实现混合处理模式。此外，学员将了解数据湖的分层架构、数据生命周期管理、数据安全和隐私保护，以及在AWS、Azure上的部署方法。

长津湖好评词云图直观展示了该电影的口碑数据，从观众的评论中提取出高频词汇，形成词云，直观反映了观众对这部电影的印象和评价，如“战争”、“史诗”、“感人”、“震撼”、“英雄”等，生动展现了这部电影的口碑

Hudi：赋能数据湖的利器 Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) 为构建高效可靠的数据湖提供了强大的支持。它能够管理大型数据集，并确保数据的一致性和完整性。 核心特性: Upserts： Hudi 支持高效的更新和插入操作，确保数据始终保持最新状态。 Deletes： 可以精确删除数据，满足合规性和数据清理的需求。 Incrementals： 支持增量数据处理，仅处理自上次操作以来发生变化的数据，显著提升数据处理效率。 数据版本控制： 提供数据版本管理功能，允许用户回溯到历史版本的数据。 多种存储格式： 支持多种数据存储格式，如Pa

数据湖与数据管理：单平台方案的优势 数据仓库和数据湖，不再是二选一的难题。

这个仓库的目的是追踪旧的莫伯利脚本的清理并与合作者分享。这些脚本与NE域中的MS Access数据库通信，因此不能复制。脚本DB_connect.R将表转储到R中进行操作，而不是持续与数据库通信。在运行其他脚本之前，可以使用source()来运行此脚本。MR_Analysis设置捕获历史记录以进行标记重获分析。Analysis.R用于人口统计分析渔获量的数据。步骤：1-使用tidyverse语言清理旧脚本2-分析2021年报告的数据