哪些企业做数据湖

实时湖仓是一种融合了数据湖和实时数据处理技术的先进数据存储和处理架构。不仅具备数据湖的大规模、可扩展的数据存储能力，还拥有实时数据处理技术的实时数据采集、处理和分析能力。在实时湖仓中，企业可以灵活地存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，同时实现数据的实时处理和共享访问。实时湖仓有哪些优势？提高数据处理速度：实时湖仓能够实现高速数据采集、处理和分析，从而加快数据处理速度，满足企业对于实时数据的需求。提高数据质量：实时湖仓通过对数据的清洗、转换和聚合等操作，可以提高数据的质量，消除数据孤岛和冗余数据，使数据更加精准、可信。提升业务创新能力：实时湖仓可以帮助企业快速响应市场变化和业务需求，加速业务创新。例如，企业可以通过实时湖仓对市场数据、用户行为等数据进行实时分析，从而制定更加精准的营销策略，提升业务效益。加强风险控制能力：实时湖仓可以实时监测和分析企业的运营数据，及时发现和预防潜在风险，从而加强企业的风险控制能力。提升决策效率：实时湖仓通过快速的数据处理和分析，可以帮助企业更快地获取业务洞察和决策支持，提高决策效率和准确性。实时湖仓适用于各种需要快速处理和分析数据的业务场景。

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的：建立数据接入通道，将企业内外部的各种数据源接入数据湖。存储配置：配置数据湖的存储系统，根据数据的类型和访问频率，选择合适的存储策略。例如，对于经常访问的热数据，可以存储在高性能的存储介质上；对于历史整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入归档数据，可以存储在低成本的存储介质上。数据处理与分析计算引擎集成：将选定的计算引擎与数据湖集成，确保计算引擎能够高效地访问和处理数据湖中的数据。数据处理流程构建：根据业务需求，构建数据处理流程。可以

企业级数据湖是指为满足企业级应用需求而设计的、具备高性能、高可靠性和高安全性的数据湖解决方案。以下是企业级数据湖的关键特点和组成部分：统一存储和管理：企业级数据湖采用对象存储作为统一存储，将各种类型的数据以集中方式进行统一管理，解决了数据孤岛问题，降低了运维管理的难度。支持多种数据类型：企业级数据湖支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据的直接存储，提供了便捷的数据接入和数据消费通道。计算与存储解耦合：企业级数据湖采用计算与存储解耦合的架构设计，让计算和存储资源具备更好的可扩展性，为大数据处理提供了更灵活的系统架构设计。无缝对接多种计算引擎：企业级数据湖能够无缝对接多种计算分析平台，直接进行数据处理和分析，无需额外的处理步骤。数据湖元数据管理：企业级数据湖提供湖上元数据统一管理、企业级权限管理等服务，帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据安全与合规性：企业级数据湖注重数据安全和合规性，提供稳定、可靠、安全且合规的云计算基础设施服务，包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等。云原生特性：企业级数据湖具备云原生特性，容器化计算通过将数据流式传输到数据湖来实现超大的弹性和近乎实时的数据

：一些数据湖格式支持数据更新和ACID事务，使得数据湖可以支持更复杂的数据处理需求。可扩展的元数据和存储引擎：数据湖技术支持可扩展的元数据管理和多种存储引擎，以适应不同的业务需求。云原生数据湖技术：云原生数据湖利用云计算的优势，提供存储与计算分离架构，湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。数据湖技术涵盖了存储、数据处理与分析、管理与治理等多个方面，以下是一些主要的数据湖技术：存储技术：数据湖通常使用分布式文件系统和对象存储服务，来支持大规模数据存储。支持多种数据格式，以优化存储效率和查询性能。计算引擎：数据湖支持多种计算引擎，以处理批量和实时数据。一些数据湖技术还支持AI和机器学习框架，从数据湖中直接读取数据进行训练。元数据管理：数据湖需要有效的元数据管理，以提供数据分类、搜索和血缘分析功能。数据治理和安全：数据湖技术包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等，以确保数据的安全性和合规性。数据集成和开发：数据湖平台提供数据集成工具和开发环境，以支持数据的ETL、转换和分析。智能化管理：随着AI技术的发展，数据湖管理变得更加智能化，包括自动化的数据清洗、元数据生成和模型训练等功能。流批一体：数据湖技术支持流批一体，即实时和离线逻辑的统一，确保数据的一致性。数据更新和事务支持

战略，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障，助力企业发展。数据湖作为支撑企业数字化转型的数据底座，能够为企业提供数据驱动、精准决策等全方位技术支撑，因此企业级数据湖的建设，是数据价值逐渐释放的基础，是企业数字化战略转型的关键。企业建设数据湖一个重要的目标是，面向企业各个事业部、子公司，建设统一数据湖，用来统一整合企业内、外部各类业务系统数据，保障企业数据全面性和唯一性，以及统一管理内外部数据资产，形成企业统一数据治理标准及规范，加强数据安全管控及数据安全。基于TDC的数据湖整体方案一个完整的数据湖解决方案需要建立在数据接入、数据存储、数据计算、数据应用、数据治理、元数据、数据质量、数据资源目录、数据安全及数据审计等一些列技术之上。市场上的数据湖解决方案多数只具备部分能力，给企业建设数据湖带来障碍。基于星环科技数据云平台TranswarpDataCloud（TDC）、星环大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）等产品的星环数据湖解决方案，能够一站式解决企业从建湖到管湖全部过程，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障，助力企业发展。在数据入湖阶段，星环科技大数据

适合自己的企业呢？本篇将介绍数据仓库、数据集市、数据湖。—数据仓库（DataWarehouse）—数据仓库是BillInmon在1991年出版的“BuildingtheDataWarehouse”一书。一般来说，数据的处理和加工是通过离线的批处理来完成的，通过各种应用模型实现具体的报表加工。实时数据仓库随着业务的发展，一些企业客户需要对一些实时的数据做一些商业分析，譬如零售行业需要根据实时的销售数据来调整实现起来更容易且更快速。到了大数据时代，虽然企业数据仓库和数据湖在各个企业都已经普及，但是每个部门自身也有对业务数据进行处理分析统计的需求，而且不涉及到和其他数据交互，因此特定的部门不希望在数据量大的关系，数据集市也可以分为三种类型：独立数据集市：独立的数据集市系统，不依赖数据仓库或数据湖，一般直接从数据源系统加载必要的数据做加工后按照业务主体提供业务分析结果；关联数据集市：是数据仓库或数据湖的一个部分，一般对应数据仓库的数据集市层，相关的数据加工处理由数据仓库的批处理任务完成；混合数据集市：主题数据的来源包括了数据仓库、数据湖，也包括了其他的数据库。这种集市的好处是既能包含企业自顶而下设计的从

解锁企业数据湖：数字化转型的关键密码数据湖：开启企业数据管理新时代随着信息技术的飞速发展，企业每天都在产生和收集海量的数据，这些数据如同散落的珍珠，蕴含着巨大的价值，但也给企业的数据管理带来了前所未有的挑战。如何将这些海量、复杂的数据转化为有价值的信息，成为企业在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。数据湖，作为一种创新的数据管理架构，应运而生，正逐渐成为企业数字化转型的核心驱动力，开启了企业数据、图像视频数据等，都可以在这里汇聚。这种灵活性使得企业能够在数据使用时再进行处理和分析，大大提高了数据的利用效率和响应速度。数据湖是什么定义与概念数据湖，简单来说，就是一个集中式的存储库，它就像一个巨大的时才对其进行相应的处理。这意味着企业可以将来自不同业务系统、不同格式的数据，如关系数据库中的结构化数据、日志文件中的半结构化数据、文档和图像中的非结构化数据等，都汇聚到这个数据湖中。与传统数据仓库的资源，而且难以适应快速变化的业务需求。而数据湖则提供了一种全新的思路，它能够以原始格式存储来自各种数据源的结构化、半结构化和非结构化数据，无论是业务交易数据、客户行为数据、日志文件，还是社交媒体数据

负责接收和存储来自各个数据源的原始数据，保持数据的原貌，不对数据做过多的处理和转换，数据类型涵盖结构化、半结构化以及非结构化数据。数据源极为广泛，包括企业内部的业务系统、外部的第三方数据以及各类日志数据湖分层架构是一种对数据湖中的数据进行有效组织和管理的方式，有助于提升数据的可管理性、可用性以及分析效率，以下是一种常见的数据湖分层架构介绍：原始数据层功能与特点：这是数据进入数据湖的第一层，主要解析，提取关键信息使其结构化程度有所提升。中间数据层功能与特点：此层重点在于对贴源数据层的数据进行进一步的聚合、汇总以及轻度的业务逻辑处理，旨在生成中间结果数据集，为构建数据仓库层的数据集市做准备。会的质量和准确性会直接影响到上层数据的可用性。同时，各层的设计和处理逻辑都是围绕着更好地满足最终的业务分析需求来展开的，通过分层架构可以有效地隔离不同阶段的数据处理复杂度，提升整个数据湖的数据管理和分析效率。数据等。数据存储格式通常与数据源的格式一致，例如文本文件、CSV文件、JSON文件、数据库备份文件等，只是进行简单的采集和存储操作，方便追溯数据的最初状态。贴源数据层功能与特点：也被称为明细数据层，主要

；可以基于对象存储来做数据湖建设。此外，Iceberg本身不是存储引擎，因此也无法提供类似主键等功能，需要跟Spark、Presto等计算引擎配合使用。因此，Iceberg适合的企业群体的特征也非常鲜明当企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑BI和业务分析业务时，有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。但混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。随着大数据技术的发展，通过在数据湖层增加分布式事务、元数据管理、极致的SQL性能、SQL和数据API接口能力，企业可以基于统一的架构来同时支持数据湖和数据仓库的业务，这就是湖仓一体架构。—湖仓一体架构简介—传统的企业数据湖大多是基于Hadoop或具备这些能力，因此企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑这类业务，从而就有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。随着大数据技术的发展，通过在数据湖层增加分布式事务、元数据管理、极致的SQL性能、SQL和数据API接口能力，企业可以基于统一的架构来同时支持数据湖和数据仓库的业务。工业界和开源社区都在陆续探索相关的技术，星环科技于2014开始基于Hadoop

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...