一体化系统资产数据治理

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、数据校验等功能，发现并纠正数据中的错误、缺失、不一致等问题，提升数据质量，为数据分析提供可靠的数据基础。元数据管理：采集、存储和管理元数据，帮助用户理解数据的定义、来源、关系及处理过程，为数据治理展示企业数据资产分布情况；通过血缘分析，追踪数据的来源与流向，了解数据在系统中的处理过程，便于进行数据影响分析和问题排查。技术架构存储层：采用分布式存储技术，分布式文件系统、对象存储等，能够存储海量数据处理，无论是批量数据处理还是实时流数据处理，都能高效完成。管理层：包含数据治理相关的管理模块，如数据标准管理模块、数据质量管理模块等。通过这些模块，管理员可以对数据治理策略、规则进行统一配置和管理

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。

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

数据一体化平台是一种将数据采集、存储、处理、分析、共享等功能进行整合，以实现数据高效管理和应用的综合性平台，以下是具体介绍：功能特点数据集成与整合：能连接多种数据源，如数据库、文件系统、云存储、物模型、数据流程和系统接口。数据准备：对企业现有的数据进行梳理和清洗，确保数据的质量和一致性。平台搭建：根据设计方案，搭建数据一体化平台，包括硬件设备的采购和安装、软件系统的部署和配置。数据迁移与集成：将企业现有系统和用户，为企业内外部的应用提供数据支持。数据治理与管控：建立数据标准，对数据质量进行评估和监控，确保数据的合规性和安全性，实现数据的全生命周期管理。技术架构基础设施层：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，以及操作系统、虚拟化软件等基础软件，为平台提供计算、存储和网络支持。数据采集层：使用ETL工具、数据采集框架等技术，从各种数据源采集数据，将数据传输到平台进行处理。数据存储层：采用分布式、数据质量、数据安全等进行管理，确保数据的一致性、准确性和安全性。数据服务层：通过RESTfulAPI、Web服务等方式，为用户提供数据查询、数据下载、数据接口等服务。用户界面层：提供可视化的操作界面

政府、数据要素市场化以及国家一体化政务大数据体系建设要求，以云、数、智等核心信创自主的基础软件产品，打造契合政务和公共数据集成、存储、治理、分析挖掘、共享开放和流通的1个中心、2个体系、6大模块，支撑3类应用和一体化建设运营一体化平台。以解耦和开放模式拥抱各生态厂商的耦合与集成，对内可作为支撑政府数据共享和协同的政务数字底座；对外结合区块链、物联网、数字孪生、大模型等技术能力，形成可支撑政政务服务、城市运行、经济发展、城市民生的城市级数字底座。星环科技致力于打造企业级大数据和人工智能基础软件，在数据要素市场化领域深耕多年，拥有丰富的数据要素市场化建设经验，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，持续为数据要素安全流通保驾护航。同时星环科技积极发挥在科技创新中的主体作用，助力新质生产力发展。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多行业成功实现了数字化转型，不断助力数字中国建设。贯彻智慧城市、数字

贯彻智慧城市、数字政府、数据要素市场化以及国家一体化政务大数据体系建设要求，以云、数、智等核心信创自主的基础软件产品，打造契合政务和公共数据集成、存储、治理、分析挖掘、共享开放和流通的1个中心、2个体系、6大模块，支撑3类应用和一体化建设运营的一体化平台。以解耦和开放模式拥抱各生态厂商的耦合与集成，对内可作为支撑政府数据共享和协同的政务数字底座；对外结合区块链、物联网、数字孪生、大模型等技术能力，形成可支撑政务服务、城市运行、经济发展、城市民生的城市级数字底座。

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：支持关系型数据技术提升查询性能。湖仓数据治理统一元数据管理：实现元数据的统一管理，确保数据的一致性和完整性。事务支持：支持ACID事务，确保数据更新的一致性。

库、分布式文件系统、对象存储等，支持结构化、半结构化和非结构化数据。2.数据多样性传统数据仓库：主要处理结构化数据，数据模型在数据导入前需要预先定义。一体化数仓：支持结构化、半结构化和非结构化数据，能够处理更多类型的数据，如文件、视频、音频和系统日志。3.数据处理架构传统数据仓库：采用ETL架构，数据在加载到数据仓库前进行清洗和转换。一体化数仓：采用ELT架构，数据先加载到存储系统，再根据需要进行清洗和需求。5.计算与存储分离传统数据仓库：计算和存储通常集成在一起，扩展性有限。一体化数仓：采用计算与存储分离的架构，可以根据需求独立扩展计算和存储资源，提高资源利用效率。6.数据治理传统数据仓库：强调数据质量和元数据管理，数据模型严格定义。一体化数仓：支持更灵活的数据治理，能够处理多种数据类型和格式，同时提供数据质量和元数据管理功能。7.应用开发接口传统数据仓库：主要支持SQL查询，接口相对单一一体化数仓和传统数据仓库在多个方面存在显著区别，以下是主要的不同点：1.数据存储位置传统数据仓库：通常存储在关系型数据库中，数据结构化且预定义。一体化数仓：结合了多种存储技术，包括关系型数据

“数据驱动”的治理方式转变。未来，随着技术的不断进步，教育湖仓一体化将为教育领域的数字化转型提供更强大的动力。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

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...

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...

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...

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...

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...

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`:...

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。