数据湖架构（数据湖架构师招聘信息）

本篇目录：

1、Hadoop环境中管理大数据8大存储技巧?2、滴普科技的云原生数据湖仓架构在存算分离方面靠谱吗?3、滴普科技:为什么越来越多的企业会选择“湖仓一体”?4、数据湖和数据仓库的区别是什么?5、如何区别数据库、数据中台、数据湖?6、「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖

Hadoop环境中管理大数据8大存储技巧?

大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。

分布式存储系统：大数据处理的一个关键问题是如何管理和存储海量的数据。传统的存储系统无法满足大数据处理的需求，因此需要使用分布式存储系统。

一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。

HRegion：Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

滴普科技的云原生数据湖仓架构在存算分离方面靠谱吗?

当然有优势了，我之前在滴普科技上班，对实时湖仓平台的云原生架构的了解的还是比较多的。提供基于多云架构的统一平台能力，兼备公有云和私有云的差异化场景，敏捷提供数据能力底座。

滴普科技的实时湖仓 FastData全面整合。

那么其可用性和扩展性将得到极大提升，同时也可以维稳大幅削减系统成本，这也是推动云厂商和DBMS厂商实践存算分离架构理念的一个最大的动力。目前国内做的比较好的有滴普科技的FastData实时湖仓平台。

滴普科技:为什么越来越多的企业会选择“湖仓一体”?

目前国内滴普科技在湖仓一体技术上做的比较先进，非常多的企业（包括很多国有大型企业）在和滴普科技合作。

滴普科技的湖仓一体技术架构优势还是很明显的，分为存储层、数据管理与加速层、计算层与资源管理、数据应用层四部分，且FastData实时湖仓平台一个重要的技术点是统一元数据管理，初心保证数据湖与数仓数据的互通。

采用存算分离的架构，能够实现PB级数据秒级实时分析，并基于湖仓一体能力提供数据开发与探索分析、AI增强数据等，助力企业快速打造云原生数据智能。

当然有优势了，我之前在滴普科技上班，对实时湖仓平台的云原生架构的了解的还是比较多的。提供基于多云架构的统一平台能力，兼备公有云和私有云的差异化场景，敏捷提供数据能力底座。

这个我来说一下吧，他们的湖仓一体的技术核心，实现了统一的存储与元数据管理，及表引擎统一，以保证湖仓中的数据统一和读写的一致性。流批交互分析引擎、机器学习计算引擎等等多样化的计算引擎都是可以实现的。

滴普科技助力企业建立流批一体的数据智能平台，尤其是核心创新产品实时湖仓平台FastData采用新一代存算分离数据处理技术，能够实现PB级数据秒级实时分析，成为支撑企业数字化转型的核心基础软件设施。

数据湖和数据仓库的区别是什么?

数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据。数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。

数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。

数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

如何区别数据库、数据中台、数据湖?

1、拥有足够强的计算能力用于处理和分析所有类型的数据，分析后的数据会被存储起来供用户使用。数据湖通常包含更多的相关的信息，这些信息有很高概率会被访问，并且能够为企业挖掘新的运营需求。

2、数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。

3、数据中台从技术的层面承接了数据湖的技术。数据湖主要用来存储数据。数据中台的主要目的：解决企业在发展过程中，由于数据激增与业务的扩大而出现的统计口径不一致、重复开发、指标开发需求响应慢、数据质量低、数据成本高等问题。

4、数据湖(DataLake)是一个集中式存储库，一个以原生格式存储各种大规模原始数据集的数据库，它允许以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的。

「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖

数据湖和数据仓库可以用来互补，数据湖可以在非结构化数据处理方面扩展业务能力。

数字化转型的第一个层级，就是把孤立的数据连接起来，形成一个“数据湖”；第二个层级，则是改变信息时代事后录入的做法，实现对数据的实施采集。

数据湖与数据仓库：两者都使用两种不同的策略来存储数据。两者之间的主要区别之一是，在数据湖中没有特定的预定架构，它可以轻松容纳结构化或非结构化数据。

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