数据湖框架

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、随时探索、灵活访问和集中存储的特性。4.大数据湖的优势相比传统数据仓库和数据集市，大数据湖支持更多数据类型、提供实时数据访问和共享机制、确保数据一致性和安全性、提高数据分析和应用效率。5.大数据湖的架构设计考虑数据采集与存储、数据处理与分析、数据共享与访问、数据安全与管理等方面。6.大数据湖的广泛应用包括数据分析、机器学习、人工智能和数据服务等领域，为这些领域提供统一的数据访问和共享机制，保障数据一致性和实时性。7.大数据湖的挑战与解决方案挑战包括数据孤岛、数据冗余、数据不一致等问题，解决需遵循数据一致性、实时性和安全性等原则。8.大数据湖的发展趋势基于大数据分析和人工智能需求，致力于提供实时数据访问和共享机制，保障数据一致性和安全性。大数据湖规划与搭建策略需遵循数据一致性、实时性和安全性原则，同时考虑架构设计、应用场景和挑战等方面。

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Parquet、Avro等，满足不同场景的需求。 Hudi 应用场景: 实时数据湖： 构建实时数据湖，为实时分析和机器学习提供支持。 数据仓库增强： 增强数据仓库的实时性，实现近实时的数据分析。 增量ETL： 高效处理增量数据，降低ETL过程的资源消耗。 拥抱Hudi，构建高效可靠的数据湖，释放数据价值！

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。

提供MySQL框架示例代码及扩展功能

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

阿里分享了一种利用 Flink、Iceberg 和对象存储构建数据湖的方案。 Flink 作为高吞吐、低延迟的流式处理框架，负责实时数据的摄取和处理。Iceberg 则作为数据湖的表格式引擎，提供 ACID 事务、高效的查询和数据演进能力。对象存储作为底层存储，提供高可扩展性和低成本的优势。 这种方案结合了三者的优势，可以高效地构建和管理数据湖，满足不同场景的数据分析需求。

数据入湖是大数据处理中的重要步骤，涉及如何有效存储各种数据源的数据，并确保数据完整性和一致性。Apache Flink和Apache Iceberg是解决这些挑战的关键工具。深入探讨了它们如何应对数据传输中断、数据变更管理、近实时报表性能下降和实时CDC数据分析等核心挑战。Apache Iceberg通过ACID事务、动态Schema管理和优化的元数据管理提供了强大支持，而Flink则通过状态管理与容错和统一API支持实现了流和批处理的高效整合。