湖仓一体用哪个

湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势，并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景：实时响应与数据一致性：流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维：湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合于实时数据分析场景。此外，湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存，加速查询。数据多样性与成本控制：湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性，将不同数据源的数据集中存储在一起，通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成，可以保证数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和不一致的问题。同时，湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本，通过将数据按照不同的存储需求进行分类，可以实现成本和资源的优化控制，提高数据存储和处理的效率。应用场景：湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点，包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展：通过统一的计算引擎和调度系统，流批一体架构能够更高效地利用计算资源，避免资源的闲置和浪费，降低企业的IT成本。此外，存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源，实现资源的弹性扩展

数据湖仓一体是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是它的一些关键技术特点和应用场景：技术特点：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据自动化元数据采集。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。支持多种数据类型：包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据可治理：在保证数据完整性的同时，具有健全的治理和审计机制，能够能力和数据容量。开放型：采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持。应用场景：金融行业：湖仓一体架构能够帮助金融机构实现数据的统一存储和管理，提高数据处理和分析的效率，支持风险评估、业务决策和监管合规等场景。零售行业：通过湖仓一体架构，零售企业可以更高效地处理销售数据、库存数据、顾客行为数据等，为精准营销、库存管理、供应链优化等提供有力支持。制造业：在制造业中，湖仓一体架构可以帮助企业实现生产数据的实时监控和分析，提高生产效率和产品质量。医疗健康：湖仓一体架构可以支持医疗健康领域的数据分析和决策支持，提高医疗服务质量和效率。实时数据处理：湖仓一体可以快速地处理大规模的实时数据，支持实时

湖仓一体是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体的一些关键技术和特点：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。技术架构：湖仓一体的架构由存储层和计算层组成，计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。支持事务一致性：湖仓一体架构通过引入ACID事务特性，确保数据在实时处理过程中的一致性和准确性。提供高并发实时处理能力：利用分布式计算和流处理技术，湖仓一体架构能够支持高并发的实时数据处理需求，满足企业对实时业务决策的需求。统一数据存储：湖仓一体架构将数据湖和数据仓库统一到一个平台上，实现数据的统一存储和管理，降低数据冗余和复杂性。多元数据分析：支持多种数据分析工具和技术，如SQL、大数据处理框架等，以满足企业多样化的数据

湖仓一体数据治理是确保数据湖仓一体架构中数据的准确性、一致性和可靠性的关键。以下是湖仓一体数据治理的一些核心组成部分和实践步骤：数据治理策略：数据治理策略是业务的数据治理操作模型，定义了组织如何计划指标：建立关键绩效指标(KPIs)和数据治理指标对于衡量任何数据治理部署的有效性至关重要。选择合适的KPIs和指标来支持数据治理目标。统一的数据管理：湖仓一体架构需要一个强大的数据治理框架来确保数据质量、元数据管理和血统追踪。数据湖仓一体特性：湖仓一体可以提供数据版本控制、治理、安全性和ACID属性。它支持在数据摄入阶段就进行数据校验和清洗，确保数据的准确性和一致性。实现数据治理目标。它包括确保数据的准确性、一致性和可信度，帮助数据用户快速找到高质量数据，提高生产力和决策速度。提高运营效率和降低成本：有效的数据治理可以为组织创建数据资产的单一真实来源，防止数据扩散：创建数据治理策略需要考虑业务目标和一系列运营因素，并规划如何实现以下步骤/任务：设定数据治理目标、获得高级管理团队和数据治理委员会的支持、建立数据治理委员会以创建相关政策和程序、雇佣或培训必要的

湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。以下是湖仓一体数据仓库的一些关键特点和功能：统一的数据存储和管理：湖仓一体提供了一个统一的平台，可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化数据。它结合了数据仓库的规范化和数据湖的灵活性，使得数据可以在同一个存储中进行操作，同时支持数据治理。低成本存储：湖仓一体利用数据湖的低成本存储特性，同时提供数据仓库的管理功能和工具，实现数据的统一管理和共享。数据管理功能：湖仓一体支持数据管理功能，包括架构、数据治理、ETL流程和数据清理，以确保数据的一致性、完整性和准确性。事务支持：湖仓一体提供ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性的事务支持，确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性。开放的数据存储格式：湖仓一体采用标准化的开放存储格式，解除数据锁定，提供开放的数据存储格式，可供任何外部系统使用。端到端流式传输：湖仓一体支持实时提取数据和生成数据洞见，提供端到端流式传输能力。存算分离：湖仓一体支持计算资源和存储资源的分离，允许垂直和水平横向弹性伸缩，按需调用计算资源，无常驻资源，确保针对多种工作负载进行弹性扩缩。BI应用直接

一、湖仓一体技术架构湖仓一体架构旨在融合数据湖和数据仓库的优势，形成一体化、开放式的数据处理平台。通过将数据湖作为中央存储库，围绕数据湖建立各种提供服务的站点，如数据仓库、机器学习站点、大数据处理站点等，实现数据的无缝调度和管理。湖仓一体的架构由存储层和计算层组成，计算层的数据来源于存储层。二、湖仓一体的实践路径湖上建仓定义：基于云存储或第三方对象存储的云数据湖架构，或以开源Hadoop生态体系为基础，引入数据仓库的数据治理能力，实现数据湖到湖仓一体的进化。实现方案：通过统一调用接口方式调用计算引擎，实现数据的统一存储和管理。仓外挂湖定义：以MPP数据库为基础，使用可插拔架构，通过开放接口对接外部存储实现统一存储。实现方案：在存储底层共享一份数据，计算、存储完全分离，实现从强管理到兼容开放存储和多引擎的过渡。三、湖仓一体的基本能力湖仓数据集成统一外部数据源管理：支持关系型数据库存算分离：支持数据存储和计算资源独立部署，动态扩缩容存储、计算资源。存储分级：支持数据的冷、热分级存储。湖仓计算统一计算引擎：支持多种计算引擎，实现数据的高效处理。查询性能优化：通过缓存加速、谓词下推等

湖仓一体是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体的一些关键特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储数据类型：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。支持实施统一平台：支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台，提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。扩展性、经济高效且灵活：像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活，支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。支持多种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多个数据存储系统的成本。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于金融、电商等需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括

湖仓一体技术是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体技术的一些关键特点和实现方式：支持多种数据类型：湖仓一体技术能够支持包括结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析。数据可治理：在保证数据完整性的同时，湖仓一体技术具有健全的治理和审计机制，能够避免数据沼泽现象。事务支持：湖仓一体技术提供对事务ACID的支持，确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。BI支持：湖仓一体技术能够支持直接在源数据上使用BI工具，加快分析效率，降低数据延迟。存算分离：湖仓一体技术采用存算分离架构，使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体技术采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持，使得各种工具和引擎可以高效地对数据进行直接访问。支持多种工作负载：湖仓一体技术可以支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。端到端流支持：湖仓一体技术实现了对流的支持，不再需要为实时数据服务构建专用的系统。数据平台架构发展趋势：湖仓一体架构融合了数仓和数据湖的优势，通过将数仓构建在数据湖上，在用于数据湖的低成本存储上实现与

为给社会各界深入了解湖仓一体技术与产业提供有价值的参考，大数据技术标准推进委员会牵头，联合行业专家共同编制《湖仓一体技术与产业研究报告(2023)》，聚焦于湖仓一体技术，详细梳理了数据平台发展历程、湖仓一体实践路径，研究分析了湖仓一体产业现状，并对湖仓一体未来发展进行了展望与研判。报告认为，湖仓一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段：➢湖仓一体行业正处在发展初期，总的来看湖仓一体并不是个纯技术攻关工作，而是技术逐步融合、整合的过程。➢湖仓一体的核心是实现“湖里”和“仓里”数据、元数据无缝打通，并可自由流动。➢目前，业界在湖仓一体技术的研究主要集中在统一元数据管理、统一存储等方面，仍需概念实现湖仓一体无服务器化部署。Severless化可简化使用流程和优化成本，帮助用户更专注业务本身，而非技术逻辑;提供按需计费，实现高效资源利用。三是AI助力湖仓一体资源调度更顺畅。AI技术使得湖仓一体的运维、部署更加智能，资源调度更加顺畅，打通数据和业务智能化之间的阻隔，实现价值闭环。持续深耕。报告认为的三点趋势分别是一体化、Serverless化、智能化：一是进一步简化数据架构实现一体化，屏蔽底层复杂性，一站式满足企业实时分析、交互查询、智能探索等高价值数据洞察诉求。二是利用云原生

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...

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...

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

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...

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...

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...

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。

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...

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...