湖仓一体化数据平台

什么是湖仓一体化？湖仓一体化是指将数据仓库和数据湖进行集成，实现数据的统一管理和处理。这种一体化架构可以实现数据的高效存储、计算和分析，为企业提供更加全面的数据支持。随着数据量的不断增加，企业需要一些问题。因此，将数据仓库和数据湖进行集成，可以取长补短，实现数据的全面优化。湖仓一体化架构可以实现以下几方面的优势：数据统一管理：将数据仓库和数据湖进行集成，可以实现数据的统一管理和维护，避免数据准确性，减少数据处理的时间和成本。更好地支持数据分析和决策：通过湖仓一体化架构，可以更好地支持企业的数据分析和决策，为企业提供更加全面和准确的数据支持。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师可以更高效地建模，数据科学家

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

教育湖仓一体化是指将数据湖和数据仓库的技术相结合，构建一个统一的数据管理平台，以支持教育领域的数据采集、存储、处理和分析。这种架构旨在解决传统数据管理中的数据一致性、高并发处理和实时分析等问题，提升教育数据管理的效率和效果。1.教育湖仓一体化的背景随着教育信息化的推进，教育领域积累了大量的数据，包括学生信息、教学资源、考试成绩等。这些数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统的数据管理架构中，结构化数据通常存储于数据仓库，而非结构化数据存储于数据湖，这种分离导致了数据一致性问题、高并发处理能力不足以及实时分析能力受限。2.教育湖仓一体化的优势事务一致性：湖仓一体架构引入了事务机制，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合实时数据分析场景。多样化数据支持：支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储和处理，实现数据的统一管理。3.教育湖仓一体化的实践以三盟科技为例，其湖仓一体数据中台加强控制，确保数据安全。5.未来展望教育湖仓一体化不仅提升了数据管理的效率和效果，还为教育决策提供了更有力的支持。通过整合数据湖和数据仓库的优势，教育机构能够更好地应对数据挑战，实现从“基于经验”向

一体应用案例某大型集团星环科技助力某大型集团建立一个以数据驱动为核心，以技术支撑为基础的湖仓一体平台，全面赋能该企业一体化协同、管理创新和业务创新。充分整合和管理该企业各个系统全生命周期数据、快速挖掘清洗的、模型化的数据，共同存储于一体化的“湖仓”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务，又能承载分析报表、批处理、数据挖掘等分析型数据集市业务，实现“湖仓集一体”。湖仓，赋能业务，综合提升企业管理和运营能力。某大型央企星环科技助力某大型央企建立湖仓一体集群域，支撑中心数据分析和业务支撑。基于星环科技的湖仓一体平台的统一资源管理、统一存储管理、统一分布式计算引擎、统一数据接口统一架构，汇聚了21个业务系统以及互联网、外部机构、实时流的数据，形成了企业数据资产，为CRM等平台提供大数据服务；并基于统一的SQL接口能力，完成了六大方向重点应用的业务平滑迁移。形成了统一数据管理、统一服务管理、统一运维管理、统一安全管理的湖仓一体平台管理门户。星环湖仓一体解决方案星环湖仓一体解决方案加强数据湖和数据仓库技术相结合，通过统一的SQL编译引擎、统一的计算引擎、统一的存储管理系统以及统一的资源管理系统四个统一技术，避免数据移动，将原始的、加工

，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师可以更高效地建模，数据科学家可以横跨不同的湖仓一体（DataLakehouse）是指一种数据架构和分析范式，它结合了数据湖（DataLake）和数据仓库（DataWarehouse）的特点和优势。传统上，数据湖和数据仓库是两种不同的数据存储智能和数据分析。湖仓一体的概念就是将数据湖和数据仓库合二为一，解决了它们各自的缺点。它继承了数据湖的优势，可以容纳各种类型和格式的原始数据，支持更灵活的数据存储和处理方式。同时，它还借鉴了数据仓库的优势，提供了数据模型、数据质量控制、元数据管理和查询性能优化等功能。湖仓一体的核心理念是将数据湖作为存储层，使用类似数据仓库的技术和方法来管理和分析数据。这意味着在数据湖中，数据可以被组织成表格结构

湖仓一体化数据治理平台融合了数据湖与数据仓库的优势，为企业提供全面的数据治理能力，是推动企业数字化转型的关键工具。下面从核心特点、关键功能、技术架构、应用场景和价值体现几个维度展开介绍：核心特点统一架构：打破数据湖和数据仓库的界限，提供统一的数据存储与管理架构，使用户能够在同一平台上对结构化、半结构化和非结构化数据进行治理，减少数据冗余与管理成本。融合存储：兼具数据湖的灵活性（能以原始格式存储，并支持多种数据格式。同时，结合列式存储、行式存储等技术，优化不同类型数据的存储和查询性能。计算层：集成多种计算引擎，以满足不同场景下的数据处理需求。这些计算引擎能够在同一平台上对存储层的数据进行快速决策层能够基于准确的数据进行分析和决策，减少决策失误，提高企业竞争力。降低成本：统一的数据治理平台减少了数据存储与管理的复杂性，避免了数据重复建设和不一致带来的成本浪费。同时，提高了数据处理效率，降低各类数据）和数据仓库的结构化数据管理能力，可根据数据特点和使用需求，选择合适的存储方式，实现数据的高效存储与访问。实时处理：支持实时数据摄入与处理，对业务产生的实时数据能够快速进行清洗、转换和分析，满足

一体化数仓是一种将数据仓库的多种功能和组件进行深度整合的架构模式。它打破了传统数据仓库中各模块之间的界限，构建一个统一的、高效的数据处理和存储环境。一、特点统一的数据平台一体化数仓提供了一个单一的数据分析任务，也支持实时数据处理，用于对时效性要求很高的场景。智能化的数据管理一体化数仓通常配备了自动化的数据质量管理、元数据管理和数据安全管理等功能。二、架构组成部分数据接入层负责从各种数据源采集数据。这一层使用了多种数据采集技术，如ETL工具、日志收集工具等。数据存储层一体化数仓通常采用混合存储方式。它会有高性能的关系型数据库部分，用于存储结构化数据，如用户基本信息、订单详情等。同时，也会有支持企业管理者可以通过一体化数仓快速获取全面、准确的业务数据，进行战略决策。客户关系管理（CRM）一体化数仓可以帮助企业整合客户数据，包括客户基本信息、购买历史、服务记录等。通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务和营销。供应链优化在供应链领域，一体化数仓可以整合供应商数据、库存数据、物流数据等。通过实时和批量数据处理，企业可以优化库存管理、降低物流成本、提高供应链的响应速度。

、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。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

星环科技新发布的TDH9.4在资源隔离、端到端性能、统一运维管理等方面升级，帮助用户构建真一体化、高性能、易运维的湖仓集一体化平台。资源隔离新架构，在同一份数据上跑批查询混合负载互不影响。一套集群/ARM混部集群下，通过信通院云原生湖仓一体专项评测。支持Python生态，高效支撑大模型应用。基于统一的分布式计算引擎，提供分布式Python引擎，来帮助用户更方便地用Python进行分布式数据一份数据，基于Raft协议保障分布式一致性，在CPU、内存、IO、网络资源方面完全隔离，结合基于容器化的动态资源调整能力，保障不同的批量业务与查询业务性能需求。存储方面，针对湖仓集多种混合负载业务，支持分区级多级冷热数据存储，大化利用存储资源，降低总体存储成本。端到端性能10倍提升，全面降低TCO。相比于Hudi+Clickhouse+Hbase的混合架构，TDH湖仓集同一份数据，ETL时间节约95管理成本。湖仓集统一的监控导向UI，提供更细粒度的集群运行、资源使用、组件指标等监测，提供界面化补丁管理、磁盘管理等。此外，TDH支持X86和ARM混合集群部署和统一管理，首个在10000节点X86

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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

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...

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...

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`:...