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MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Data Lake`集成：`MySQL`与`Delta Lake`、`Iceberg`的协同。

各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊一个听起来很高大上，但其实也没那么难的东西：MySQL 的 Data Lake 集成。具体点说，就是让 MySQL 和 Delta Lake、Iceberg 这些 Data Lake 界的扛把子们，一起愉快地玩耍。 为什么要把 MySQL 和 Data Lake 搞到一起？ 简单来说，就是让专业的归专业，干该干的事儿。 MySQL: 身手敏捷，擅长处理事务性操作（增删改查），查询速度快，适合在线事务处理 (OLTP)。 Data Lake: 容量巨大，擅长存储海量数据，支持复杂的分析查询，适合在线分析处理 (OLAP)。 把它们结合起来，就可以发挥各自的优势： 实时数据分析: 将 MySQL 中的实时数据同步到 Data Lake，进行更深入的分析，挖掘潜在价值。 历史数据查询: 将 MySQL 中的历史数据归档到 Data Lake，释放 MySQL 的存储压力，同时支持对历史数据的查询。 数据治理: 利用 Data Lake 的数据治理能力，对 MySQL 中的数据进行清洗、转换，提高数据质量。 主角登场：Delta Lake …

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数据湖（Data Lake）与数据网格（Data Mesh）在云中的架构

好嘞，各位老铁们，程序员攻城狮们，大家好！今天咱们来聊聊云端那些事儿，不是聊诗和远方，而是聊聊跟咱们饭碗息息相关的数据湖（Data Lake）和数据网格（Data Mesh）！ 话说这年头，数据就是金子，谁掌握了数据，谁就掌握了未来。但是，金子多了也愁啊，堆成山了没地方放，放错了地方还会变成废铁。所以，咱们就需要一个好地方来存这些金子，还需要一套好方法来用这些金子，这就是数据湖和数据网格的用武之地。 咱们今天就来深入浅出地扒一扒这俩货，看看它们到底是什么，在云里怎么架构，又该怎么好好地利用它们。 一、数据湖：数据界的“百宝箱” 📦 想象一下，你家有个超大的仓库，里面啥都有： 结构化数据： 像数据库里的表格，整整齐齐，规规矩矩，穿戴得体，就像参加晚宴的绅士淑女。 半结构化数据： 像JSON、XML文件，稍微有点格式，但又没那么死板，就像周末在家穿着睡衣的慵懒少年。 非结构化数据： 像图片、视频、音频、文本，啥样都有，自由奔放，就像街头玩滑板的酷盖。 这个仓库，就是数据湖！它能存储各种各样的数据，而且不需要提前定义好数据的结构，原始数据直接一股脑儿地扔进去就行。 1.1 数据湖的特点 海纳 …

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数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）在云中的构建

好的，各位听众，大家好！我是今天的主讲人，一位在数据海洋里摸爬滚打多年的老水手。今天，咱们就来聊聊云端的数据湖和数据仓库这两位“数据界大佬”的爱恨情仇，以及如何在云上把它们搭建得漂漂亮亮，让它们为我们创造价值。 想象一下，数据就像水。数据仓库就像一个装满纯净水的瓶子，干净、整洁，随时可以拿来饮用。而数据湖呢？它更像一个天然湖泊，里面有各种各样的水，清澈的泉水、浑浊的泥水，甚至还有各种鱼虾蟹贝，原始而充满潜力。 第一章：数据湖与数据仓库的“前世今生” 1.1 数据仓库：结构化的“秩序之美” 数据仓库，英文名叫Data Warehouse，顾名思义，就是存放数据的仓库。但它可不是随便堆放数据的杂货铺，而是一个经过精心设计的、结构化的数据存储系统。 特点： 结构化数据： 就像整理好的衣柜，所有的数据都按照预先定义好的Schema（模式）存储，整整齐齐，方便查询和分析。 ETL流程： 数据从各个来源经过提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的ETL流程，清洗、转换成统一的格式，才能进入数据仓库。 面向业务： 为了满足特定的业务需求，数据仓库通常按照主题进行组织，比 …

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数据湖中的数据湖表格式（Delta Lake, Iceberg, Hudi）的性能对比

好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界段子手”的程序猿大聪明。今天咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊数据湖里那些“表格精”——Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。 话说这数据湖啊，就像一个巨大的游泳池，各路数据都往里跳，结构化的、非结构化的、半结构化的，乌泱泱一大片。但是问题来了，数据多了就容易乱，就像游泳池里人多了容易踩着脚后跟。为了解决这个问题，就出现了这些表格格式，它们就像是游泳池里的救生员，负责维护秩序，保证大家都能愉快地玩耍。 那么，这些“救生员”之间有什么区别呢？哪个更厉害呢？别急，今天咱们就来一场“数据湖表格格式大比武”，看看谁才是真正的王者！😎 第一回合：出身背景大揭秘 在正式开打之前，咱们先来了解一下这三位选手的“身世背景”。 Delta Lake： 出身名门，由 Databricks 公司一手打造，背后有 Apache Spark 这棵大树撑腰。它就像一个“根正苗红”的贵族，天生就带着 Spark 的基因，在 Spark 生态系统里那是如鱼得水。 Apache Iceberg： 出身草根，由 Netflix 和 Appl …

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数据湖中的数据湖表格式（Delta Lake/Iceberg/Hudi）内部机制与选型考量

数据湖的“三国演义”：Delta Lake、Iceberg、Hudi 的内部机制与选型考量 各位观众，欢迎来到今天的“数据湖三剑客”特别节目！🎉 我是你们的老朋友，数据架构师老码农。今天咱们不聊代码，不谈算法，咱们来聊聊数据湖里的“三国演义”—— Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。这三位可都是数据湖领域的扛把子，个个身怀绝技，争夺着数据湖霸主的宝座。 数据湖，这玩意儿听起来玄乎，其实说白了，就是一个巨大的、集中式的数据存储库，可以存储各种各样的数据，结构化的、半结构化的、非结构化的，统统来者不拒。但是，光有存储还不够，数据湖需要一种机制来管理这些数据，保证数据的可靠性、一致性、可查询性，这就是数据湖表格式的用武之地。 Delta Lake、Iceberg 和 Hudi，就是数据湖表格式的三大流派，它们各自有着独特的内部机制和优缺点。选择哪一个，就像选老婆一样，要根据自己的实际情况来仔细斟酌。 今天，我们就来深入剖析这三位“佳丽”的内在，看看她们各自的性格、脾气和擅长的技能，帮助大家找到最适合自己的“数据湖伴侣”。 第一幕：Delta Lake，优雅的“大家闺秀” De …

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