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  • 2022-10-07
  • jasontgi
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GCP上的資料湖

多年來,數據資料以多種方式存儲在電腦中,包括資料庫、blob 存儲和其他方法。為了進行有效的業務分析,必須對現代應用程序創建的數據資料進行處理和分析。並且產生的數據量是巨大的!有效地存儲數 PB 的數據並擁有必要的工具來查詢它以便使用它是至關重要的。
可以通過多種方式構建數據湖。我試圖展示如何使用 Debezium、Kafka、Hudi、Spark 和 Google Cloud 構建數據湖。使用這樣的設置,可以輕鬆擴展管道以管理大量數據工作負載!有關每種技術的更多詳細信息,可以訪問文檔。可以自定義 Spark 作業以獲得更細粒度的控制。這裡顯示的 Hudi 也可以與 Presto、Hive 或 Trino 集成。定制的數量是無窮無盡的。本文提供了有關如何使用上述工具構建基本數據管道的基本介紹!
https://tech.groww.in/building-a-data-lake-on-google-cloud-platform-98634fa3d66f
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