专业化的内核开发与用户融合 随着大量更加专业的内核开发人员，及数据使用者进入， 数据库和湖仓产品进入更加专业的阶段。中国大量的开源项目也已成为全球行业认可的项目。这些变化吸引了大批专业人士融入，将进一步推动数据库和湖仓产品的快速发展。“快”不再是唯一标准 从产品体验上看，“快”已经不再是数据库和湖...
从Linux Foundation开启开源Lakehouse项目、Databricks新添Delta Engine(一种用于查询加速的补充高性能查询引擎)来增强Lakehouse服务能力,到Apache Iceberg的火热、AWS Lake Formation等,不难看到湖仓一体化正在成为主流服务商们探索的方向。同时,随着国内外厂商们纷纷加入开源生态,推动生态不断成熟,数据湖与数据仓的关联正在...
同时,在数据仓库湖仓一体的平台上面,我们有效支持很多分析引擎,有任务型的计算引擎,包括像MaxCompute是批处理、Flink是流式处理、机器学习等,还有开源的组件可以分析我们的数据;也有服务性质数据引擎可以支持交互式查询服务,能够去更加实时性很好的展示我们的数据,从而使得用户可以在这个服务性引擎上去构建自己数据服务应用...
第二阶段-发展期:2010年～2020 年,两个关键事项有力地推动了大数据的发展:1)以 Hadoop 为核心的开源技术,即开源分布式大数据平台的繁荣发展;2)是云计算技术,极大程度上降低了大数据平台的建设门槛。当下主流的大数据平台大都在 2012 年前后开始发展,比如 AWS Redshift 是云上数仓的典型代表;包括Snowflake的成立,阿...
同时,欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」,交流最新开源技术信息,群号码:30537511,项目地址:https://github.com/DTStack 大数据平台的数据处理 数据处理 存储湖仓一体 湖仓一体 数据湖仓一体化架构:探究新一代数据处理的可能性 0...
支持集群、虚拟化、容器化多种部署模式,兼容多种软硬件与开源数据生态,支持多语言Open API,更易集成。 05 湖内治理 在为用户提供全保真、可管理、可追溯的高质量数据基础上,还提供湖内数据治理和特征库建设功能,满足客户针对AI分析、...
这些客户都想利用云数据仓库类产品增强性能、成本、企业级安全以及联邦计算能力,一定程度上开始将非数仓自身存储的数据纳入管理(比如 Hadoop、云对象存储),和数据湖的边界日益模糊,我们湖仓一体就比较清晰了:在原有的数据仓库架构上,融合了开源数据湖...
星盘前后调研多家厂商,包括开源厂商、云大厂。其中,开源厂商虽然能达成架构升级目标,但多个组件拼装、组合的方式显然会带来高昂的运维成本;云大厂的单款产品不能覆盖以上全部的目标,需要采购多款产品,会带来较高的采购成本。 在对多家厂商方案的沟通对比中,星盘关注到在大数据创业圈中具备良好口碑的云器科技,对云器实...
这样就可以对接云上 OSS 数据湖以及开源 Hadoop 生态 hdfs 数据湖。除此之外,也支持阿里云生态内的数仓和数据库,比如 Hologres 、关系型数据库和分析型数据库等。对于外部数据库,是通过 JDBC 协议连接,对于内部生态产品比如 Hologres ,可以做到存储上的直读,从性能是比 JDBC 更快一些。这是利用外部 Schema 对接...
本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师,来自腾讯云。身为腾讯云数据湖存储的负责人,他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。此外,程力老师还积极参与开源项目,担任Apache Hadoop Committer及Apache Ozone PMC的角色。 在本次论坛上,程力老师将运用他的经验与知识,精选出更具借鉴价值的精品内容...