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 …

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 …

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 …

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 …