湖仓一体化正成为新一代大数据技术结构,逐步取代单一数据湖和数

第二层是控制层：可以理解为服务控制和优化，一方面提供统一的元数据、统一的权限控制，另一方面提供智能数据湖管理、快速数据检索等能力。

离线数字仓库有两个大问题，一个是及时性问题，现状一般为天或小时；第二个大问题是更新问题，如需要更新一小时内的部分数据，现状需要重新刷分区内的所有数据，更新效率很低。对于这样的场景，数据湖具有及时性和高效更新能力。同时，与实时数仓相比，数据湖可以同时存储和批流，从而直接进行高效的数据分析。

坦白说，刚落地的时候，大家对数据湖支持线上生产的态度都有疑问，我们开始的方案比较保守。我们首先选择一些比较现有解决方案的场景，数据湖有突出的优势，尝试小规模落地一些痛点。

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有些人可能会问数据编织和数据湖有什么区别，实际上数据湖只是异构数据源之一（数据源可以是数据仓库、数据湖、业务数据库等数据存储），数据编织应用程序和数据湖（或数据仓库等），通过统一的数据管理框架支持分布式环境中的数据消费。

让我们面对现实。数据仓库或数据湖，以及负责导入和建模数据的中央分析团队。这是一个遗留的整体。当团队导入数据时，没有API。可能有直接的数据库访问和大量的ETL操作和表格。也许我们在新领域获得了一些新的微服务。。。让我们保持一种简单但通用的方式。

近年来，随着数据技术的快速发展，许多新概念爬上了Gartner曲线，如数据湖、数据网格和数据编织。这些概念中的许多是进口产品，不容易理解，但有时我们不得不理解。一方面是技术决策的需要，另一方面是解释的需要，否则很容易偏离。

IBM认为，数据网格是一种分散的数据系统结构，根据特定的业务领域（如营销、销售、客户服务等）组织数据，为给定数据集的生产者提供更多的所有权。 生产者对该领域数据的理解使他们能够制定专注于文档、质量和访问的数据治理策略。另一方面，自助服务可以在整个组织中实现。虽然这种联合方法消除了与集中式单体系统相关的许多操作瓶颈，但并不一定意味着您不能使用传统的存储系统，如数据湖或数据仓库。这只意味着它们的使用已经从单一的集中数据平台转变为多个分散的数据存储库。

为破解“湖 仓库结构复杂，湖仓一体化正成为新一代大数据技术结构，逐步取代单一数据湖和数据仓库结构，降低存储成本和运维复杂性，加快企业数字化进程。星环科技云原生湖仓一体化解决方案具有多模存储、结构统一、性能优异、支持多元化业务场景等优点。用户可以通过“星基变”找到大数据基础平台TDH、TDS大数据开发工具 星环数据云平台TDC ，结合成星环科技湖仓一体化解决方案，快速构建企业数字底座。

M：借助数据传感器测量先见指标，整合业务联动控制；生成金融大数据（湖），沉淀数据资产，为转型奠定基础。

逻辑统一：华为数据湖不是一个单一的物理存储，而是由多个不同的物理存储组成，并通过统一的元数据语义层进行定义、拉伸和管理。 各种类型：数据湖存储所有不同类型的数据，包括企业内部IT系统生成的结构化数据、业务交易和内部管理的非结构化文本数据、公司内部园区各种传感器检测到的设备运行数据、外部媒体数据等。 原始记录：华为数据湖是对原始数据的收集，不对数据进行任何转换、清洁、处理，保留数据最原始的特征，为数据处理和消费提供丰富的可能性。

如果你在这里，恭喜你，你已经打破了中央数据湖的第一部分，现在你需要确保在这些服务的新功能请求流入之前，所有权已经转移。您可以这样做：