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2020年终大会-大数据架构:5-4.pdf

上传人: li 编号:29865 2020-12-01 31页 6.53MB

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本文主要探讨了大数据处理中的数据湖存储和计算框架,以及相关的数据管理和分析技术。首先介绍了数据湖的概念,即一个集中式的存储库,可以存储大量的结构化和非结构化数据,并支持多种类型的分析。然后详细讨论了数据湖的存储和计算架构,包括存储计算分离、数仓即服务、持续高可用、结构化延伸到半结构化数据的处理支持等。接着介绍了数据湖的优点,如没有数据孤岛、存储从计算解耦、任意的数据、无限扩容等。同时,也提到了数据湖的一些缺点,如直接jdbc请求源库拉取数据会影响源库性能、实时性不高、无法同步源库的删除操作等。 此外,文章还介绍了Hudi和Kudu等数据湖处理框架,以及它们在实际应用中的优势和挑战。例如,Hudi基于MVCC的设计可以实现行级索引文件布局管理,支持行级upsert和物理删除等操作。同时,文章也提到了基于索引去重、自动压缩等技术来解决数据重复写入和网络不稳定性等问题。最后,文章还讨论了数据湖中的监控和改进措施,如使用pushgateway和prometheus-httpserver来报告和监控数据湖的性能和消费延迟等。
如何有效处理大数据时代的数据挑战? 如何利用数据湖技术实现数据的高效存储与分析? 面对数据湖中的数据多样性,如何确保数据质量和准确性?
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