数据湖 技术

数据湖技术是近年来出现的一种新兴的数据管理方式。传统的数据管理方式采用数据仓库来存储和管理结构化数据，但随着大数据时代的到来，传统的数据仓库模式已经不能满足面对海量、多样化和快速变化的数据的需求了。数据湖技术的出现填补数据管理的空白，提供了一种新的方式来管理和分析大数据。数据湖技术的基本思想是将各种类型和各种源头的数据以原始形式存储在一个集中位置，而不需要提前预定义数据结构。这样所有的原始数据都可以存储在数据湖中，无论是结构化数据、半结构化数据还是非结构化数据。充分利用原始数据的所有信息，而不需要在存储之前对数据进行清洗和转换。数据湖技术的优势主要有以下几个面：数据多样性：数据湖技术可以容纳各种类型和各种源头的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这种多样性使得数据湖可以适应不同种类的数据分析需求。高扩展性：数据湖技术可以轻松地扩展数据存储和处理的能力，可以适应不断增长的数据量和计算需求。这种高扩展性使得数据湖可以应对各种规模的大数据项目。实时处理：数据湖技术支持实时数据处理，可以在数据到达时立即进行分析和处理。这种实时处理能力使得数据湖可以应用在需要快速反应的业务场景中

数据湖技术是近年来出现的一种新兴的数据管理方式。传统的数据管理方式采用数据仓库来存储和管理结构化数据，但随着大数据时代的到来，传统的数据仓库模式已经不能满足面对海量、多样化和快速变化的数据的需求了。数据湖技术的出现填补数据管理的空白，提供了一种新的方式来管理和分析大数据。数据湖技术的基本思想是将各种类型和各种源头的数据以原始形式存储在一个集中位置，而不需要提前预定义数据结构。这样所有的原始数据都可以存储在数据湖中，无论是结构化数据、半结构化数据还是非结构化数据。充分利用原始数据的所有信息，而不需要在存储之前对数据进行清洗和转换。数据湖技术的优势主要有以下几个面：数据多样性：数据湖技术可以容纳各种类型和各种源头的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这种多样性使得数据湖可以适应不同种类的数据分析需求。高扩展性：数据湖技术可以轻松地扩展数据存储和处理的能力，可以适应不断增长的数据量和计算需求。这种高扩展性使得数据湖可以应对各种规模的大数据项目。实时处理：数据湖技术支持实时数据处理，可以在数据到达时立即进行分析和处理。这种实时处理能力使得数据湖可以应用在需要快速反应的业务场景中

数据湖技术涵盖了存储、数据处理与分析、管理与治理等多个方面，以下是一些主要的数据湖技术：存储技术：数据湖通常使用分布式文件系统和对象存储服务，来支持大规模数据存储。支持多种数据格式，以优化存储效率和查询性能。计算引擎：数据湖支持多种计算引擎，以处理批量和实时数据。一些数据湖技术还支持AI和机器学习框架，从数据湖中直接读取数据进行训练。元数据管理：数据湖需要有效的元数据管理，以提供数据分类、搜索和血缘分析功能。数据治理和安全：数据湖技术包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等，以确保数据的安全性和合规性。数据集成和开发：数据湖平台提供数据集成工具和开发环境，以支持数据的ETL、转换和分析。智能化管理：随着AI技术的发展，数据湖管理变得更加智能化，包括自动化的数据清洗、元数据生成和模型训练等功能。流批一体：数据湖技术支持流批一体，即实时和离线逻辑的统一，确保数据的一致性。数据更新和事务支持：一些数据湖格式支持数据更新和ACID事务，使得数据湖可以支持更复杂的数据处理需求。可扩展的元数据和存储引擎：数据湖技术支持可扩展的元数据管理和多种存储引擎，以适应不同的业务需求。云原生数据湖技术：云原生数据湖利用云计算的优势，提供存储与计算分离架构，湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。

数据湖技术涵盖了存储、数据处理与分析、管理与治理等多个方面，以下是一些主要的数据湖技术：存储技术：数据湖通常使用分布式文件系统和对象存储服务，来支持大规模数据存储。支持多种数据格式，以优化存储效率和查询性能。计算引擎：数据湖支持多种计算引擎，以处理批量和实时数据。一些数据湖技术还支持AI和机器学习框架，从数据湖中直接读取数据进行训练。元数据管理：数据湖需要有效的元数据管理，以提供数据分类、搜索和血缘分析功能。数据治理和安全：数据湖技术包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等，以确保数据的安全性和合规性。数据集成和开发：数据湖平台提供数据集成工具和开发环境，以支持数据的ETL、转换和分析。智能化管理：随着AI技术的发展，数据湖管理变得更加智能化，包括自动化的数据清洗、元数据生成和模型训练等功能。流批一体：数据湖技术支持流批一体，即实时和离线逻辑的统一，确保数据的一致性。数据更新和事务支持：一些数据湖格式支持数据更新和ACID事务，使得数据湖可以支持更复杂的数据处理需求。可扩展的元数据和存储引擎：数据湖技术支持可扩展的元数据管理和多种存储引擎，以适应不同的业务需求。云原生数据湖技术：云原生数据湖利用云计算的优势，提供存储与计算分离架构，湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。

数据湖技术涵盖了存储、数据处理与分析、管理与治理等多个方面，以下是一些主要的数据湖技术：存储技术：数据湖通常使用分布式文件系统和对象存储服务，来支持大规模数据存储。支持多种数据格式，以优化存储效率和查询性能。计算引擎：数据湖支持多种计算引擎，以处理批量和实时数据。一些数据湖技术还支持AI和机器学习框架，从数据湖中直接读取数据进行训练。元数据管理：数据湖需要有效的元数据管理，以提供数据分类、搜索和血缘分析功能。数据治理和安全：数据湖技术包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等，以确保数据的安全性和合规性。数据集成和开发：数据湖平台提供数据集成工具和开发环境，以支持数据的ETL、转换和分析。智能化管理：随着AI技术的发展，数据湖管理变得更加智能化，包括自动化的数据清洗、元数据生成和模型训练等功能。流批一体：数据湖技术支持流批一体，即实时和离线逻辑的统一，确保数据的一致性。数据更新和事务支持：一些数据湖格式支持数据更新和ACID事务，使得数据湖可以支持更复杂的数据处理需求。可扩展的元数据和存储引擎：数据湖技术支持可扩展的元数据管理和多种存储引擎，以适应不同的业务需求。云原生数据湖技术：云原生数据湖利用云计算的优势，提供存储与计算分离架构，湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。

数据湖技术涵盖了存储、数据处理与分析、管理与治理等多个方面，以下是一些主要的数据湖技术：存储技术：数据湖通常使用分布式文件系统和对象存储服务，来支持大规模数据存储。支持多种数据格式，以优化存储效率和查询性能。计算引擎：数据湖支持多种计算引擎，以处理批量和实时数据。一些数据湖技术还支持AI和机器学习框架，从数据湖中直接读取数据进行训练。元数据管理：数据湖需要有效的元数据管理，以提供数据分类、搜索和血缘分析功能。数据治理和安全：数据湖技术包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等，以确保数据的安全性和合规性。数据集成和开发：数据湖平台提供数据集成工具和开发环境，以支持数据的ETL、转换和分析。智能化管理：随着AI技术的发展，数据湖管理变得更加智能化，包括自动化的数据清洗、元数据生成和模型训练等功能。流批一体：数据湖技术支持流批一体，即实时和离线逻辑的统一，确保数据的一致性。数据更新和事务支持：一些数据湖格式支持数据更新和ACID事务，使得数据湖可以支持更复杂的数据处理需求。可扩展的元数据和存储引擎：数据湖技术支持可扩展的元数据管理和多种存储引擎，以适应不同的业务需求。云原生数据湖技术：云原生数据湖利用云计算的优势，提供存储与计算分离架构，湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。

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

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

数据湖的技术架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和治理等多个方面。存储层：数据湖的存储层通常基于分布式文件系统，这些系统以块为单位存储数据，并将其分散到多个存储节点，提供高可用性和冗余。数据管理与元数据层：数据湖需要有效的元数据管理，它提供数据分类、元数据搜索和数据血缘分析的功能。数据治理与安全层：数据治理与安全是数据湖的重要组成部分，安全与访问控制框架，提供细粒度的安全策略管理、审计和加密功能。分层架构设计：数据湖通常采用多层设计来处理数据的不同生命周期，包括原始数据层、清洗层、聚合层和访问层。微服务架构与数据湖结合：数据湖的架构设计可以采用微服务架构，构建专注于业务功能并可独立部署的小型服务，以实现解耦、敏捷和可扩展性。云原生数据湖架构：云原生数据湖架构，如阿里云的数据湖解决方案，提供了统一存储各类数据的存储层、服务化的管控与优化的管控层、多元的计算与分析层，以及面向湖和仓完善的数据开发体系和数据治理平台。

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

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JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...