数据湖-技术架构
2026-04-09 21:43:41 0 举报本图为基于 Apache Hudi 的增量式数据湖技术架构图，以 “数据源 - 数据湖 - 存储 - 查询 / 计算” 为核心链路，构建了实时增量处理的湖仓一体体系。底层数据源覆盖应用微服务、数据库（MySQL 等）、事件流等多源异构数据，通过 CDC/DeltaStreamer 实时同步至 Hudi 数据湖；核心 Hudi 数据湖层实现原始表与衍生表的分层存储，支持增量 ETL 与 CDC 实时入湖，解决传统数据湖的更新与一致性难题；底层 Lake Storage 层对接 HDFS、对象存储、云存储等，提供分布式存储底座；上层 Queries 层通过 Presto、Hive、Spark、Athena 等引擎实现数据实时查询与分析，Pipelines 层依托 Spark、Hive 完成增量数据加工与任务编排，整体架构实现了数据从采集、入湖、加工到查询的全链路增量处理，支撑实时数仓、数据中台等场景的高时效数据需求。
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