数据湖技术解析

阿里云开发者“藏经阁” 4 数据湖架构及概念简介4数据湖架构及概念简介52.数据湖架构演进数据湖架构及概念简介61.阿里云数据湖发展历程数据湖架构及概念简介72.数据湖建设思路及挑战数据湖架构及概念简介8或Sink到更专业的数据系统中，比如到ES里进行进一步数据检索，比如到3.阿里云云原生数据湖解决方案数据湖架构及概念简介9数据湖统一元数据与权限101.开源元数据体系由来、演进及问题第一，编程门槛较高。传统的数仓工程师接触的编程接口一般是SQL，但数据湖统一元数据与权限11•可以对接外部系统的catalog。Hi数据湖统一元数据与权限12数据湖统一元数据与权限132.权限控制体系介绍数据湖统一元数据与权限14数据湖统一元数据与权限15数据湖统一元数据与权限161.阿里云上数据湖统一元数据服务架构数据湖统一元数据与权限17数据湖统一元数据与权限182.阿里云上数据湖统一元数据基本功能及优化数据湖统一元数据与权限193.阿里云上数据湖统一元数据之稳定性机制数据湖统一元数据与权限20数据湖统一元数据与权限211.数据湖元数据仓库架构2.数据湖元数据仓库建设1.元数据检索2.数据资产分析3.库表维度精细化分析-DataProfile4.生命周期管理槛。1.业界存储架构演进2.从存算一体到云原生数据湖3.数据湖存储演进之路可以和NameNode进行比对，解决了对象存储在模拟文件系统时的操作比如1.JindoSDK：超级数据湖SDK2.JindoFS：构建在OSS上的高性能存储系统3.JindoFSx：高性能/性价比的存储加速系统储需求。NameSpaceService服务做文件元数据层面的加速，通过文件系统接口暴露给4.生态工具和场景如上，我们可以发现湖仓大部分的特性是由湖格式来承载和支持的，这就是当前1.DeltaLake文件布局2.DeltaLake元数据——元素•AddFile合，我们以图中的几个例子来说明。首先我们可以看到表中的所有操作都会生成•Insert/Update/Delete/Merge4.元数据加载5.DeltaLake事务6.Z-Order来排序的话就只要扫描一个文件，按照传统线性排序的方式需要扫描2个文件7.Z-Order+Dataskipping侧手动创建一个外表才能做查询。其原因是Hive查询Delta表需要通过接下来我们来介绍一下阿里云生态对DeltaLake的支持。我们目前已经实现了json文件时我们得到只有RemoveFile的文件列表，那么我们就可以加载1.Spark的集群部署模式•Standalone2.SparkonK8s的部署架构•使用Spark-on-K8s-op3.SparkonK8s的社区进展4.SparkonK8s的重点特性1.SparkonACK简介2.云上弹性优势3.RSS优化Shuffle和动态资源浪费。4.增强K8s作业级别调度K8s默认的调度器调度粒度是Pod，但是传统的Spark任务调度默认粒度是5.云上数据湖存储与加速6.使用DLF构建云上数据湖7.易用性提升1.数据湖发展的历史背景2.Hudi的四大核心特性1.Hudi写入pipeline（多算子组成的微服务架构）冲突。情况。2.小文件策略1.近实时D