开源湖仓一体解决方案

湖仓一体平台解决方案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。以下是湖仓一体平台解决方案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扩展，无需两者同步增加或减少，有助于节省资源并降低系统的总成本。成本效益：利用低成本的对象存储实现高效益的数据存储，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、开放的商业查询引擎，实践路径：湖仓一体的实践路径包括“湖上建仓”和“仓外挂湖”，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。多种数据源，包括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。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

湖仓一体解决方案是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一些湖仓一体解决方案的关键特点和技术架构：技术架构存储与计算分离：湖仓一体可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。解决方案特点多模存储：星环科技湖仓一体平台具备多元异构数据统一存储、统一管控能力，支持多种数据模型。技术创新：打破传统Hadoop+MPP混合架构，真正实现湖仓技术架构统一，提升数据处理效率。批流协同：支持批流一体，实现跨模态数据融合分析。统一SQL：跨模态数据融合分析、批流协同开发等均通过统一接口访问，全面支持SQL语法，通用、易用、好用成本。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。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

星环湖仓集一体解决方案星环湖仓集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”。湖仓集一体优势亮点架构统一：打破传统Hadoop+MPP混合架构,真正实现湖仓集底层技术架构统一。降本增效：通过统一SQL,统一入口,统一资源,统一运维极大降低用户开发和管理成本,通过云原生调度实现资源高效利用。多模融合：支持跨模型关联计算与分析，自适应模型优化算法。流批智协同：批流一体协同开发，AI原生平台实现湖上数据与模型及算力天然打通。联邦计算：支持读取第三方数据库进行跨库联邦查询与计算,算子下推深度优化。高容错：有向无环图DAG分布式任务调度,子任务容错重试;基于Raft一致性协议的存储引擎,具备自动故障迁移、自动数据修复的能力。高性能：高性能OLAP分析引擎，计算

湖仓一体架构融合了数据湖与数据仓库的优势，解决了传统架构数据处理流程复杂、数据难以共享等痛点，为企业提供高效统一的数据管理与分析能力。以下从关键技术、优势、实施步骤和应用场景为你阐述其解决方案：优势欺诈交易行为。医疗行业：集成患者病历数据、医疗影像数据、临床研究数据等，支持医学研究、疾病预测和医疗质量评估。例如，研究人员可基于湖仓一体架构对大量患者数据进行分析，寻找疾病的潜在治疗方案和发病规律。，加快开发周期。实施步骤评估与规划：对企业现有数据架构、业务需求和数据量进行全面评估，确定哪些数据适合纳入湖仓一体架构，规划数据迁移路线图。例如，分析企业各业务部门的数据使用情况，确定核心业务数据优先迁移原有数据仓库和数据湖中的数据迁移至新的湖仓一体架构中，并进行必要的数据格式转换和清洗。例如，将关系型数据库中的结构化数据转换为适合存储在对象存储中的Parquet或ORC格式。开发与测试：基于新架构能、数据质量等指标，及时处理故障和问题。应用场景零售行业：整合线上线下销售数据、用户行为数据、库存数据等，通过湖仓一体架构进行实时分析，实现精准营销、库存优化和供应链管理。例如，根据实时销售数据和用户

湖仓一体解决方案是一种融合了数据湖和数据仓库优势的综合性数据管理架构，旨在为企业提供更加高效、灵活、智能的数据处理与分析能力，以下为你详细介绍：架构设计统一存储层：利用分布式文件系统或云存储服务构建。核心优势数据一致性和共享性高：通过统一的元数据管理和数据治理，湖仓一体解决方案确保了数据在数据湖和数据仓库之间的一致性，避免了数据的重复存储和不一致问题。企业内不同部门和业务线可以共享同一。同时，对于复杂的分析查询，利用数据仓库加速层的优化技术，能够在短时间内返回准确的结果，提高了企业的决策效率。降低成本和复杂性：相比于传统的数据湖和数据仓库分离的架构，湖仓一体解决方案减少了数据冗余存储和结构化的数据库数据，还是半结构化的数据，或是非结构化的图像、音频、视频数据，都可以纳入到湖仓一体架构中进行处理和分析，为企业的创新业务提供了有力的数据支持。实时性与高性能兼备：结合了数据湖的实时产品和服务，增强企业在市场中的竞争力。智能数据分析与决策：满足企业日益增长的数据分析需求，包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方性分析等。企业的分析师和数据科学家可以在湖仓一体平台上，利用多种计算引擎

解决方案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。数据湖仓一体是一种新型的数据架构，湖仓一体打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来。这种架构可以在底层支持多种数据类型并存，实现数据间的相互共享，并通过统一封装的接口进行访问。它还支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。数据湖仓一体的优势主要包括：存算分离：数据湖仓一体采用存储计算分离架构，可以根据业务特性动态调整和扩缩容，同时支持直接读取离线数仓数据，使系统负载均衡调度更加灵活，提高资源利用率，并降低成本。批流融合：数据湖仓一体从表格式层统一流和批处理，减少存储资源消耗。同时，借助CDC能力，可以实现从数据入湖到湖内建仓整个数据链路的

可以在同一数据架构上工作，避免重复劳动。避免数据沼泽：通过数据治理，提升分析数据的时效性。5.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。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

认识湖仓一体湖仓一体的概念湖仓一体，作为大数据领域的创新架构，巧妙地融合了数据仓库和数据湖的优势，为企业的数据管理与分析带来了全新的解决方案。数据仓库，自诞生以来，一直是企业进行数据分析和决策支持的各种类型的数据进行高效的存储、处理和分析。通过这种融合，湖仓一体不仅解决了数据仓库处理非结构化数据的难题，也弥补了数据湖数据治理不足的短板，为企业提供了一个更加全面、高效的数据管理平台。湖仓一体的特性务的数据融合底座：在微服务架构中，各个服务之间的数据交互和融合是一个关键问题。湖仓一体可以作为数据融合底座，将来自不同微服务的数据进行整合和管理，有效解决扩展困难以及维护困难的问题。全量数据实时访问平台保证，容易陷入“数据沼泽”的困境。湖仓一体则是在两者的基础上取长补短，实现了新的突破。它在数据湖低成本、高扩展性的存储基础上，融入了数据仓库的数据管理和分析能力，使得企业可以在一个统一的平台上，对事务支持：在企业运营中，数据需要为业务系统提供并发的读取和写入操作。湖仓一体对事务的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）支持，确保了数据在并发访问时的一致性和正确性，尤其是在SQL的访问模式下，这一

支持实时查询和分析。这种架构为企业进行数据治理带来了更多的便利性，极大地提升了数据的价值和利用效率。湖仓一体，优势大揭秘湖仓一体架构作为一种创新的数据管理解决方案，近年来在企业数字化转型中受到了广泛的应用和发展。然而，随着数据量的不断增长、数据类型的日益多样化以及业务需求的不断变化，传统的数据仓库和数据湖架构逐渐暴露出一些局限性。为了解决这些问题，湖仓一体的概念应运而生。简单来说，湖仓一体是一，如实时风控、实时营销等。数据湖虽然能够处理实时数据，但在数据查询和分析的性能方面相对较弱。湖仓一体架构则很好地解决了这些问题。它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。通过引入分布式计算湖仓一体是什么在当今数字化时代，数据已成为企业发展的核心驱动力。为了更好地管理和利用数据，企业需要选择合适的数据存储和处理架构。数据仓库和数据湖作为两种重要的数据管理技术，在过去的几十年中得到了广泛种新型的开放式架构，它巧妙地打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合在一起。在底层，湖仓一体支持多种数据类型并存，无论是结构化的表格数据、半结构化的JSON数据，还是

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...