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在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。...Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。...提取：从不同的数据源中提取数据 转换：将数据转换为特定格式 加载：将数据加载到预定义的数据仓库模式、表中 数据湖不需要严格的模式，并在分析之前将数据转换为单一格式。...：将原始存储中的数据处理成兼容的格式 分析：使用存储和处理的数据执行数据分析。...您可以使用 Azure 数据湖分析 (ADLA)、HDInsight 或 Azure Databricks 本文 https://jiagoushi.pro/overview-azure-data-lake-analytics
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对数据湖的需求 在 NoBrokercom[1]，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-SQL 数据库中。这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整。...此外，为了更全面地了解客户和业务，通常需要跨交易和事件数据加入数据。这些限制大大减慢了分析过程。...STARSHIP 正在为 40TB+ 快速发展的数据提供分析。在 Nobroker 上发生的任何事件或交易，都可以在 30 分钟内在 Starship 中进行分析。...它的一个组成部分是构建针对分析优化的数据存储层。Parquet 和 ORC 数据格式提供此功能，但它们缺少更新和删除功能。...Schema写入器 一旦数据被写入云存储，我们应该能够在我们的平台上自动发现它。为此，Hudi 提供了一个模式编写器，它可以更新任何用户指定的模式存储库，了解新数据库、表和添加到数据湖的列。
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数据湖 数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。...为什么要有数据湖 [在这里插入图片描述] 可以看下上面的这个组织架构图。数据湖的存在更多的是改变部门的组织架构，毕竟现在大部分公司都更注重业务分析的价值。...数据湖是开放、自助式的：开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用，业务团队进行开发、分析。 和数据仓库不同的是，以前数据仓库都是先设计schema，然后灌入数据。...数据湖的schema是随用随生成，随着分析场景不同而不同。...数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强，但是要求也更高，不光懂业务，懂sql，懂数据，还要懂大数据处理技术，每个人都在处理自己需要的数据，会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费，无法形成共性的可复用的数据层
为什么要有数据湖 可以看下上面的这个组织架构图。数据湖的存在更多的是改变部门的组织架构，毕竟现在大部分公司都更注重业务分析的价值。 传统企业的数据团队被当做IT体系，整天要求提数。...现在，数据团队只需要负责提供简单易用的工具，业务部门直接进行数据的使用。这也就是人人具备数据分析能力（人人都是数据分析师）。 数据湖 vs 数据仓库 这是AWS给出的对比，还是比较中肯的。...数据湖是开放、自助式的：开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用，业务团队进行开发、分析。 和数据仓库不同的是，以前数据仓库都是先设计schema，然后灌入数据。...数据湖的schema是随用随生成，随着分析场景不同而不同。...数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强，但是要求也更高，不光懂业务，懂sql，懂数据，还要懂大数据处理技术，每个人都在处理自己需要的数据，会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费，无法形成共性的可复用的数据层
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内容框架规范统一 内容框架主要指各个会场的产品模块，例如：爆品秒杀、企业特惠、云产品特惠、域名特惠、优惠券等组合模块。...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法（放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤），在具有故事的环境下及疫情波动中，比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况，整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促，对于设计者来说，都需要从多角度去思考分析，在产品策略和目标的基础上去打磨，并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率，通过数据反复推敲打磨，优化结构关系凸显产品核心内容。...设计不止是设计，是挖掘本质 在设计过程中尽可能挖掘更多的可能性，让用户获得更好的体验过程，从而驱动数据的增长。
表模型作为重要的数据模型依然被Spark/Hive/Flink等主流大数据引擎所采用，表模型之上的SQL查询语言也被广泛使用在大数据分析处理中。...• 其次，数据冗余时效性低 数仓分析的场景为了提高数据查询性能，往往将多张表提前物化成一张大宽表。大宽表虽然可以加速查询性能，然而其数据膨胀和冗余非常严重。...Hudi是业界热门的数据湖格式，旨在解决数据湖中数据的变更管理问题。Hudi使用了一种基于日志的存储方式，可以支持数据的实时增量、删除和更新，并且能够保证数据的一致性和可靠性。...Hudi的出现大大简化了数据湖的数据变更管理和数据处理流程，是一个非常优秀的数据管理框架。 GeaFlow支持和多种数据源集成，包括Hudi。...利用GeaFlow图计算的能力，可以对Hudi数据湖数据做关系物化，加速DWD层的查询性能和时效性，同时也可以基于图数据做更多复杂的图算法分析。
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