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。...云解决方案具有高度可扩展性和可靠性，可支持您的数据、查询处理和存储需求。 数据仓库遵循Extract-Transform-Load机制进行数据传输。...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。
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。
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
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。...图模型解决方案 图是关系的天然描述 图是对关系的一种天然描述，图模型是一种以点和边作为基本单元定义的数据模型天然可以描述关联关系。在图模型里面以点代表实体，以边代表关系。...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。...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。
电子采购系统多样式功能管理解决方案 物料管理 电子采购系统支持统一的、结构化的、可扩展的物料代码管理体系，提供完整的物料架构管理流程，对企业的物料进行专业的结构化管理，同时提供了与物料代码相关的物料图档管理...并将采购订单的实际执行情况记入供应商档案，为供应商和采购管理的流程分析提供数据基础。...形成这个流程过程中的数据信息可追溯化管理，业务数据大数据分析，为管理决策提供支持。 异地评标、审批管理 电子采购平台系统兼具内外网登陆，专家通过外网进行在线评标、审批。...大数据技术，实现智能采购管理分析 通过redis、JMS等技术构建多通道数据采集模块，实现多个系统的关键数据采集。...通过hadoop、hbase、hive、mongodb、memcached构建三层大数据分析架构，对交易信息库、供应商信息库、专家信息库分别进多个维度的统计分析。
数商云电子采购系统多样式功能管理解决方案 物料管理 电子采购系统支持统一的、结构化的、可扩展的物料代码管理体系，提供完整的物料架构管理流程，对企业的物料进行专业的结构化管理，同时提供了与物料代码相关的物料图档管理...并将采购订单的实际执行情况记入供应商档案，为供应商和采购管理的流程分析提供数据基础。...形成这个流程过程中的数据信息可追溯化管理，业务数据大数据分析，为管理决策提供支持。 异地评标、审批管理 电子采购平台系统兼具内外网登陆，专家通过外网进行在线评标、审批。...大数据技术，实现智能采购管理分析 通过redis、JMS等技术构建多通道数据采集模块，实现多个系统的关键数据采集。...通过hadoop、hbase、hive、mongodb、memcached构建三层大数据分析架构，对交易信息库、供应商信息库、专家信息库分别进多个维度的统计分析。
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。...图模型解决方案 图是关系的天然描述 图是对关系的一种天然描述，图模型是一种以点和边作为基本单元定义的数据模型天然可以描述关联关系。在图模型里面以点代表实体，以边代表关系。...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。...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。
依靠对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。...零、产品背景 近些年来以对象存储作为统一数据湖存储的趋势越来越明显。...成本问题：对于离线大数据业务而言，往往需要尽可能快速地拉取大量重复的数据到计算集群中进行分析，在数据湖的存算分离架构下，会对存储带宽有很大的压力。...一、产品功能 GooseFS 旨在提供一站式的缓存解决方案，在利用数据本地性和高速缓存，统一存储访问语义等方面具有天然的优势；GooseFS 在腾讯云数据湖生态中扮演着“上承计算，下启存储”的核心角色，...三、结语 GooseFS 旨在提供一站式的数据湖缓存加速解决方案，方便用户在不同的存储系统管理和流转数据，提升您的数据利用效率。
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。...经验一般的数据分析师感兴趣的是提供大量分析功能的供应商产品，而更专业的分析师和统计师则更偏好于那些能够更深入分析特定分析模型的工具。 集成与可访问性。...大数据分析应用通常依赖于越来越多的内部和外部数据源，其中包括结构化和非结构化数据。这促成了支持数据可访问性和系统集成的功能需求。这个方面要考虑的特性有： 非结构化数据使用率。...大数据分析工具的费用 在使用大数据技术的大部分案例中，产品的价格必须影响购买决策。有一些大数据分析工具价格昂贵，而有一些则价格较低，甚至是免费的。...说明业务需求并对它按优先级划分，然后从一组供应商产品中指定预期产品，这样可以使采购团队能够将业务需求与评估类别相关联。
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。...随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。...基于这些Connector实现，利用Presto不仅可以对某个数据源进行查询，也可以同时对多个数据源进行关联分析，这是presto最引人瞩目的特性。...总结与展望 DLC 腾讯云数据湖计算DLC基于Presto和弹性容器服务EKS构建了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。...DLC作为腾讯云数据湖体系架构的重要组成部分，还在持续的迭代和打磨，未来计划在以下方面进一步完善： 支持更多云上数据源的联合分析。 文件缓存优化，提升查询性能。
小编在之前的详细讲解过关于数据湖的发展历程和现状，《我看好数据湖的未来，但不看好数据湖的现在》 ，在最后一部分中提到了当前数据湖的解决方案中，目前跳的最凶的三巨头包括：Delta、Apache Iceberg...我们在使用不同的引擎进行计算时，需要将数据根据引擎进行适配。这是相当棘手的问题，为此出现了一种新的解决方案：介于上层计算引擎和底层存储格式之间的一个中间层。...Iceberg是一个为大规模数据集设计的通用的表格形式。并且适配Trino(原PrestoSQL)和Spark适，提供SQL化解决方案。...阿里在Flink + Iceberg数据湖的探索 上图和下面的方案是阿里巴巴在业务实践中进行的探索之一，采用Iceberg全量数据和Kafka的增量数据来驱动新的Flink作业。...这样把离线任务天级别到小时级别的延迟大大的降低，改造成了一个近实时的数据湖分析系统。
// 一.背景 随着云计算的普及和数据分析需求的扩大，数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。...相对于数据仓库，数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面，都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中，有三项和数据湖分析有关。...在PB级数据实时交互式分析、HTAP、ETL、BI报表生成等业务场景，ADB PG都有着独特的技术优势。作为一个数据仓库产品，ADB PG是如何具备湖仓一体分析能力呢？...本文以OSS外表数据读写为例，介绍ADB PG在构建湖仓一体分析能力时，所遇到的一些重要问题和解决方案。 // 二.问题分析 ADB PG内核可以分为优化器、执行引擎和存储引擎。...问题的解决方案，就是通过缓存来减少碎片化的网络请求。
WeData 数据集成完全基于 Apache InLong 构建，本文阐述的 InLong 数据入湖能力可以在 WeData 直接使用。...对于“一站式”，我们希望屏蔽技术细节、提供完整数据集成及配套服务，实现开箱即用；对于“全场景”，我们希望提供全方位的解决方案，覆盖大数据领域常见的数据集成场景；对于“海量数据”，我们希望通过架构上的数据链路分层...关于 Apache Iceberg Apache Iceberg 是一种数据湖管理库，其设计简单、易用，并具备强大的查询和分析能力。...它解决了数据湖的成本效益和使用复杂性的问题，同时还提供了数据管理与访问的解耦、数据的可见性和一致性保证、快照和时间旅行查询等特性。...在各种数据湖的场景中，Iceberg 都能够发挥重要的作用，提高数据湖的可用性和可靠性，同时也为用户带来了更好的数据管理和查询体验。
针对上述难点，也催生了一系列技术的发展，例如HTAP、大数据分析等，也包括后面重点谈到的数据湖。 3....数据仓库具有高度结构化的架构，用户可直接获得分析数据；而数据湖是将数据直接加载到湖中，然后根据分析的需求再转换数据。...融合共享阶段：湖仓一体（LakeHouse） 提到湖仓一体，就不得不从上世纪80年代说起。当时市场还是数据仓库的天下，主要用来处理BI、仪表盘、报表等结构化数据，用于分析企业的内部的业务数据。...数据保持原始简单格式、机构，无数据治理，也没有数仓丰富的功能及高性能统一数据模型。当需要支持分析场景在成熟时从数据湖到数据仓库的迁移。...这种架构优点在于可充分利用先前的数据湖和数据仓库资源，利用ETL将二者“打通”，数据湖用来存储各种原始数据，分析报表交给数据仓库来完成，这也可以算是湖仓一体的一个雏形，但湖和仓基本上还是处于各自一体的状态
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？...腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！...365天*24小时工作模式的智能客服是海量客服咨询量的得力支撑给广泛的传统服务行业带来质的改变也让消费者的每一个问题得到及时回复 NLP、机器学习 大数据机器学习让机器自我学习，越来越懂你推荐自然更精准...当然人工智能技术的应用远不止于此 经过广泛而深入的产业实践 无论是物流体系、支付体系、广告营销还是智能制造、智能交互、金融安全等领域不仅扛起了“一山还比一山高”的重任还衍生出新的富有想象力的产品与机遇 值此新春采购旺季...年中国计算机视觉市场报告》回复【入群】可添加云AI小助手，加入云AI产品、技术、认证等相关社群 回复【云梯计划】可了解更多TCA腾讯云人工智能从业者认证限时免费相关信息 回复【产品手册】可获得最新腾讯云AI产品及解决方案手册
第七步：性能和成本效益分析 体会 结语 附录 提升数据分析效率：Amazon S3 Express One Zone数据湖实战教程 （声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在...各种规模和行业的客户都可以使用 Amazon S3 来存储和保护各种用例的任意数量的数据，例如数据湖、网站、移动应用程序、备份和恢复、存档、企业应用程序、物联网设备和大数据分析。...，数据湖已成为企业收集、存储和分析大规模数据集的关键资源。...以上便是 S3 Express One Zone 作数据湖的构建过程，S3 Express One Zone 作为一个非常方便且可靠的数据湖解决方案。...同时，它还支持多种数据湖工具和分析服务，能够满足各种数据湖的需求，如果需要进一步扩展，可以考虑结合其他 AWS 的数据湖相关服务，比如使用 Amazon Redshift 来构建更加完善的数据湖架构、连接
名词解释 业务数据是业务活动过程或系统自动产生的既定事实的数据，也称交易数据。业务数据来自三个方面。 第一，业务交易过程中产生的数据，例如计划单、销售单、生产单、采购单等，这类数据多数是手动生成的。...不论源自何处，业务数据的共同特点是：时效性强，数据量大。 2. 主要作用 业务数据主要面向应用，为业务应用提供服务，例如生产、销售、采购、设备管理、系统管理等。 3....数据湖可以更方便、以更低的成本解决不同数据结构的统一存储问题，同时还能够为机器学习提供全局数据。我们可以将数据湖理解为一个融合了大数据集成、存储、处理、机器学习、数据挖掘的解决方案。 2....应用举例 数据湖不是一个产品或工具，它是融合了数据采集、数据处理、数据存储、机器学习、数据挖掘等技术和工具的解决方案。...数据湖支持处理不同类型的数据和分析方法，以获得更深层次的洞见所必需的扩展性、敏捷性和灵活性。亚马逊AWS、Informatica、阿里云、华为云、用友等都推出了数据湖解决方案。
因此，数据湖不仅仅可以存储数据，还可以兼容数仓、数据分析技术栈中的技术。事实上，大多数数据湖是动态的生态系统，而不是静态的封闭系统。...然后，和临时“Ephemeral”不同的是，这种数据湖可以持续一段时间。这些数据湖可能也很浅，可能专注于一个狭窄的数据领域，如媒体、社交、网络分析、电子邮件或类似的数据源。...因此，停止购买闪亮的Hortonworks数据湖解决方案，组建软件开发工程师、客户经理、解决方案架构和支持技术工程师来构建企业数据湖吧！ 从小处做起，要灵活。...实验： 将你的解决方案和现代BI分析工具（如Tableau、Power BI、Amazon Quicksight或Looker）结合起来，这可以让非技术用户有机会通过访问数据湖来测试和探索数据，同时也有助于你利用不同的用户群来评估性能瓶颈...Gartner魔方图或是Azure团队希望你购买哪些数据湖分析方案。
云原生湖仓的诞生背景、价值、挑战 当前这个阶段，相信大家对于数据湖，数据仓，湖仓一系列的名词已经不算陌生了，我用最直白、最狭义方式去解释“湖仓”的话，就是数据湖跟数仓存储架构统一。...数据湖最初的需求是，要存储和分析海量的半结构化、非结构化的数据，以及数据仓备份和温冷数据存储。...，弹性会引起数据倾斜；最后是敏捷分析，海量明细数据直接分析也是很直接的需求。...第二个特点，DLC 是腾讯云数据湖解决方案的粘合剂，不同产品能够用一份湖仓数据，带给用户低成本，低维护成本的价值。 2）DLC 架构理念 接下来讲 DLC 的架构理念。...湖仓背景下的建模新思路 接下来一起看下，在云原生湖仓架构下，建模有有哪些新思路： 第一个，扁平湖仓架构，核心是不再维护复杂的数仓分层，而是把明细层的数据能够直接高性能分析；第二个是离线增量；第三个，现在业界比较时髦的新方向实时增量湖仓
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