数据

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数据架构的发展史，始终是在性能、成本与灵活性之间寻找平衡，同时确保数据可访问且受治理。多年来，企业在不同路径之间轮转——数据仓库（面向分析优化的数据库）、数据湖（在分布式存储上的文件进行分析）以及混合

本章内容 向你的组织介绍数据网格 在选择数据架构前考虑决策驱动因素 将数据网格与其他流行数据架构进行对比 将你组织的架构转型为数据网格 在第 1 章中，我们解释了数据网格的含义以及为何你的公司应考虑实

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在已经为生产级湖仓打下运维基础之后，我们就可以在 Hudi 之上构建一个全面、集成的一体化解决方案。本章将展示如何以 Apache Hudi 为基石，搭建一套端到端的生产级数据湖仓架构。我们不再孤立地

从开发环境迁移到生产环境常会带来一组全新的运维挑战。本章将为你提供在复杂环境中平滑管理 Apache Hudi 部署的工具与最佳实践，帮助以最低开销保障流水线的可靠性。 首先，我们将探讨表管理与恢复相

在现代组织中，数据孤岛（data silos）带来的不只是碎片化的数据，更是碎片化的努力。各业务团队常常各自为政地解决相同的数据工程问题，重复建设类似的 ETL 工具，并为模式（schemas）与格式

在数据库与数据湖仓（data lakehouse）的世界中，并发控制（concurrency control）是一个关键概念，它在面对多个并发操作时确保数据的完整性与一致性。并发控制定义了不同进程（无

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湖仓系统必须能够在分布式存储之上、面对复杂且常常不可预测的变更模式时，仍然同时保持写入效率与查询性能，去管理 PB 级数据集。这类系统运行规模巨大，需要同时支持分析型与事务型混合负载。为满足这些要求，

高效地读取与查询数据是任何数据湖仓的最终目的，它直接影响分析与机器学习的速度与灵活性。因此，深入理解 Hudi 的读侧能力——以及它如何与各类查询引擎集成——对构建高性能且可靠的数据平台至关重要。基于

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在第 1 章中，我们探讨了促使 Apache Hudi 成为现代数据架构有力之选的基础概念：数据湖如何演进为湖仓、Hudi 在生态中的定位、其高层架构、Hudi 技术栈以及关键特性概览。尽管理论为理解

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在你动手打造自己的系统之前，必须先考察可行的实现路径。也许你的点子早有人做过，你就没必要再自己写一套程序。即便市面上没有与你想法相同的产品，你仍然可以从现有产品中汲取有价值的洞见。 当前，构建交易系统

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