解决方案 数据治理

实时湖仓功能架构设计与落地实战

本资料从功能架构设计出发,系统拆解实时湖仓的三大核心能力层:湖仓管理(Catalog管理、湖表创建、Flink映射表管理、Kafka管理)、湖仓开发(Kafka入湖、CDC入湖、湖表读写、流批一体)、湖仓治理(小文件治理、元数据查询、Hive表转换)。

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2026.06

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  1. 01

    三层架构设计体系

    湖仓管理、湖仓开发、湖仓治理的定位与作用

  2. 02

    完整实操流程

    从数据入湖到湖仓加工的配置方法

  3. 03

    流批一体技巧

    批读存量与流读增量的衔接及配置化开发

  4. 04

    DB2-CDC实战案例

    加速企业自身湖仓项目的落地实施

资料内容概览

系统拆解实时湖仓的三层功能架构设计,结合DB2-CDC入湖Paimon实战案例,详解从数据入湖到湖仓治理的完整落地流程。适合大数据开发工程师用于快速上手、排查问题并提升平台开发与运维效率。

实时湖仓并非一个独立的产品模块,而是基于实时开发平台落地的结合应用场景。许多企业在理解湖仓概念后,面临"如何落地"的难题——湖表如何管理、数据如何入湖、流批一体如何实现、小文件如何治理,这些问题直接影响实时湖仓的建设成效与生产稳定性。

本资料从功能架构设计出发,系统拆解实时湖仓的三大核心能力层:湖仓管理(Catalog管理、湖表创建、Flink映射表管理、Kafka管理)、湖仓开发(Kafka入湖、CDC入湖、湖表读写、流批一体)、湖仓治理(小文件治理、元数据查询、Hive表转换)。

并以袋鼠云实操案例为依托,完整演示从DB2数据CDC入湖到Paimon湖表、湖仓中间层流式加工、到元数据查询与文件治理的全流程落地过程。

适合这些角色阅读

  • 大数据开发工程师
  • 数据架构师
  • 数据平台运维工程师
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