湖仓一体平台 结构化数据

湖仓一体数据中台是一种新型的数据架构，它结合了数据湖和数据仓库的特点，旨在提供一个统一的平台来存储、处理和分析结构化和非结构化数据。以下是湖仓一体数据中台的一些关键概念和特点：统一数据平台：湖仓一体数据中台提供了一个统一的数据平台，可以存储和管理来自不同源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。灵活性与性能：它继承了数据湖的灵活性，可以存储任何格式的数据，同时提供了数据仓库的高性能查询能力或团队可以在同一个数据平台上工作，同时保持数据隔离。云原生支持：许多湖仓一体解决方案都是云原生的，可以利用云服务提供商的存储和计算资源。数据湖联邦：湖仓一体架构支持数据湖联邦，允许跨不同数据湖进行数据查询和分析。数据安全与隐私：提供细粒度的数据访问控制和加密功能，以保护数据安全和隐私。。成本效益：通过使用成本较低的存储解决方案，如分布式文件系统或对象存储服务，湖仓一体架构可以降低数据存储成本。数据治理：数据中台强调数据治理，包括数据质量管理、元数据管理、数据安全和合规性等，以确保数据：湖仓一体数据中台支持复杂的分析和商业智能（BI）需求，可以与各种分析工具和BI工具集成。可扩展性：架构设计支持水平扩展，可以根据数据量和查询负载动态增加资源。多租户支持：支持多租户环境，不同的业务部门

一体可以存储无限量的结构化和非结构化数据，并且没有任何限制。数据仓库和数据湖仓一体已成为数据存储和分析市场中的两个突出对手，各有优缺点。这两个数据存储平台之间的主要区别在于，虽然数据仓库只能处理结构化容易连接各种类型的信息并使用不同的方法来处理数据。数据湖仓一体试图解决数据仓库和数据湖的局限性。湖仓一体为一个位置的结构化和非结构化数据提供了一个存储平台，同时还支持BI、AI和ML驱动的分析。此外虽然企业多年来一直依赖传统的数据仓库来存储结构化和半结构化数据，但数据湖仓一体的新技术解决方案因其为原始数据提供结构化的独特能力而变得越来越重要。虽然数据仓库只能处理结构化和半结构化数据，但数据湖仓和半结构化数据，但数据湖仓一体可以存储无限量的结构化和非结构化数据，并且没有任何限制。与传统的SQL数据库或数据湖不同，数据湖仓一体允许用户存储来自不同数据源的所有形式的原始和结构化数据。这使企业更主要好处是使数据科学家能够使用先进的AI工具从原始数据中快速提取见解。数据湖仓一体的优点包括：数据Lakehouse(湖屋)提供比传统云解决方案更低成本的存储;数据湖支持原生格式的结构化数据和原始数据

湖仓一体是一种新型的数据架构概念，它融合了数据湖和数据仓库的特点，旨在提供一个既能处理大规模非结构化数据，又能提供类似数据仓库的数据分析和管理能力的环境。以下是湖仓一体的几个核心特点：统一存储：湖仓一体提供了一个统一的存储解决方案，能够存储结构化、半结构化和非结构化数据，这使得它可以像数据湖一样处理多样化的数据类型。数据治理：它继承了数据仓库的数据治理能力，包括数据质量、数据安全、元数据管理等，解决了传统数据湖在这些方面的不足。ACID合规性：湖仓一体支持ACID事务，确保数据的一致性和可靠性，这是传统数据湖所不具备的。查询性能：它提供了优化的查询性能，能够快速响应复杂的数据分析需求，这是通过使用索引、分区等技术实现的。灵活性和可扩展性：湖仓一体架构具有很好的灵活性和可扩展性，可以轻松地添加新的数据源和分析工具。成本效益：通过使用成本效益高的存储解决方案，湖仓一体可以帮助企业降低数据存储治理能力。简化的数据管理：湖仓一体简化了数据管理流程，减少了数据移动和转换的需求，使得数据可以直接在存储的位置进行分析。适应多种工作负载：支持多种工作负载，包括数据科学、机器学习、BI报表和实时分析等。

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、业务决策和的业务数据，支持业务智能和决策支持系统，提高企业的决策效率和准确性。数据整合和集成：湖仓一体可以作为企业级的数据整合和集成平台，将各个业务系统的数据进行整合，实现数据的共享和交换。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

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、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，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。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和分析模式。数据湖是一个存储海量原始和未经处理数据的集中存储库，可以包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据仓库则是一个用于存储已经清洗、转换和组织好的结构化数据的集中存储库，通常用于支持商业

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

1.湖仓一体数据平台的定义湖仓一体是一种将数据湖和数据仓库融合在一起的数据架构。它支持机器学习、商业智能和预测分析，使组织能够利用低成本、灵活的存储服务来存储所有类型的数据（结构化、非结构化和半结构化数据），同时提供数据结构和数据管理功能。2.湖仓一体的主要功能低成本的单一数据存储区：适用于所有数据类型（结构化数据、非结构化数据和半结构化数据）。数据管理功能：用于应用架构、强制执行数据治理，以及缩。3.湖仓一体的特征事务支持：可以处理多条不同的数据管道，支持并发的读写事务，确保数据完整性。Schemas：可以根据应用的需求为绝大多数的数据施加schema，使其标准化。报表及分析应用支持：保存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。6.湖仓一体的数据管理数据质量与清洗：在湖仓一体化中，数据质量的保证至关重要和集群化架构，实现数据存储和处理的分离。4.湖仓一体的优势减少数据冗余：避免数据重复，确保数据的一致性。降低存储成本：结合数据湖和数据仓库的技术，降低存储成本。拉通数据应用团队：数据科学和报表分析团队

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：湖仓一体支持实时访问：BI应用可以直接访问湖仓一体中的源数据，减少了数据重复和提高了效率。数据仓库建模方法：湖仓一体采用数据仓库的建模方法和技术，对企业的数据进行规范化和标准化处理，确保数据的质量和可靠性。实时性和时效性：湖仓一体注重数据的实时性和时效性，支持实时数据的采集和处理，为企业提供及时的数据分析和决策支持。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

数据仓库一样。利用DataLakehouse技术提供云数据平台，客户能够查询和分析存储在其湖边小屋中的半结构化数据。因此，数据湖仓现在被视为生成AI的佳选择。国内，星环科技提供湖仓一体的技术。星环科技湖仓平台的统一管理，避免重复建设。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。一体星环科技湖仓集一体架构，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，数据工程师数据湖仓将数据仓库的结构化数据仓库功能与数据湖的非结构化和半结构化数据功能相结合，使用户能够在单个位置存储所有类型的数据，并更轻松地组合不同类型的数据以进行更完整的分析。同时，结合不同的数据类型是可以更高效地建模，数据科学家可以横跨不同的数据源进行数据分析和挖掘。通过统一SQL引擎和统一计算引擎，实现湖仓集数据的统一处理、查询、加工，支撑多种应用场景,配合统一的运维、审计、权限、告警等功能实现

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...

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

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...

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...

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`:...

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...

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...