数据湖的探索与落地实践

案例背景:
1.传统大数据离线按天调度，如何通过增量生产解决数据高效产出
2.超大规模的数据upsert更新落地
3.传统数仓到湖仓一体的平滑过渡机制

解决思路:
flink，iceberg，hudi
1、数据ETL的痛点
2、基于数据湖的增量ETL
3、增量Append及Upsert的实现
4、未来展望

成果：
引入数据湖，打造湖仓一体，落地数据从ods到dw层的湖化，包括append以及upsert类型数据