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数据湖和云计算

数据湖是一种大规模、可扩展的数据存储和分析解决方案，它可以存储来自不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖可以帮助企业实现数据驱动的决策，提高数据分析的效率和准确性。数据湖的主要优势包括数据灵活性、可扩展性、低成本和高性能。

云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的技术，它可以帮助企业快速、灵活地构建和部署应用程序，同时降低了硬件和软件投资的成本。云计算的主要优势包括弹性、可扩展性、成本效益和高可用性。

数据湖和云计算的应用场景非常广泛，包括大数据分析、产品和服务优化、市场营销和销售等。

腾讯云提供了一系列的产品和服务，可以帮助企业构建和部署数据湖和云计算解决方案。例如，腾讯云提供了数据仓库、数据分析、大数据工作流等产品和服务，可以帮助企业快速构建数据湖。同时，腾讯云还提供了虚拟机、容器、Kubernetes 集群等计算资源，可以帮助企业构建和部署云计算应用程序。

以下是腾讯云数据湖和云计算相关产品的介绍链接地址：

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数据湖（一）：数据湖概念

数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀，业界最近几年就一直聚焦并探索于实时数仓建设。...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...在需要数据之前，没有定义数据结构和需求。数据处理模式在我们可以加载到数据仓库中的数据，我们首先需要定义好它，这叫做写时模式（Schema-On-Write）。

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计算引擎之下，存储之上 - 数据湖初探

一、数据湖的角色和定位 随着移动互联网，物联网技术的发展，数据的应用逐渐从 BI 报表可视化往机器学习、预测分析等方向发展，即 BI 到 AI 的转变。...，包括流处理和批处理：SPARK，FLINK 简单的说，数据湖技术是计算引擎和底层存储格式之间的一种数据组织格式，用来定义数据、元数据的组织方式。...如上图，Delta Lake 是 Spark 计算框架和存储系统之间带有 Schema 信息的存储中间层。...四、Apache Iceberg Iceberg 作为新兴的数据湖框架之一，开创性的抽象出“表格式”table format）这一中间层，既独立于上层的计算引擎（如Spark和Flink）和查询引擎（如...，即无需重新组织或变更数据文件； 隐式分区，使SQL不用针对分区方式特殊优化； 面向云存储的优化等； Iceberg的架构和实现并未绑定于某一特定引擎，它实现了通用的数据组织格式，利用此格式可以方便地与不同引擎

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数据湖和大数据中心的区别 数据湖和大数据中心的作用

数据对于生活非常的重要，它能够整合很多的资源，尤其是当我们在上网的时候，经常需要使用到数据，而数据经过不断地更新，逐渐变得更高密度和智能化，以下就是关于数据湖和大数据中心的区别。...数据湖和大数据中心的区别 想要了解到数据湖和大数据中心的区别，首先就要明确他们两者之间的含义是什么。数据核的意思是将原始的数据进行分类，然后将这些数据存储到不同的数据池中，各个数据池将会再次进行存储。...数据湖和大数据中心的作用 数据湖的作用是非常多，它可以将不同种类的数据存储到一起，而且还能够分析这些数据，它能够帮助企业优化运营的模型，还能够预测分析企业的发展等等，所以很多的企业都会用到数据湖。...对于现在来说，数据湖和大数据中心对企业和社会都有着很大的作用。...上面和大家介绍了数据湖和大数据中心的区别，它们两者都能够实现数据的整合，但是有些方面是有一些区别的，现在的网络资源非常的多，合理的使用数据湖和大数据中心，能够为企业带来很大的便利，更好的掌握市场的信息。

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腾讯云原生智能数据湖发布会将开，首次透露腾讯云数据湖产品全景矩阵

这就促使数据分析者和领导者必须采用恰当的工具和流程来应对需求，可利用多个数据源、使用不同的数据技术，快速构建灵活友好的数据架构，解决多元化分析场景的数据需求成为新的趋势。...数据湖正是在这样的背景下应运而生，而云是数据湖最佳的实践场所。国内各大云厂商也聚焦数据湖，将云计算技术与数据湖技术结合，进一步发挥云自有的弹性扩张、灵活部署优势，让企业快速搭建并运用数据湖技术架构。...5月13日下午，腾讯云将在北京举办“云原生智能数据湖”媒体发布会。 1565881658.jpg 会上，腾讯云将首次对外展示完整数据湖产品矩阵以及发布数据湖系列新品，助力企业数据资源的高效共享。...目前，腾讯云数据湖体系已服务众多内外部客户，算力弹性资源池达 500万核，存储数据超过100PB，日采集数据量超500TB，每日分析任务数达1500万，每日实时计算次数超过万亿，能支持上亿维度的数据训练...伴随国内数据湖应用的成熟以及规模落地，将为数据分析者和领导者带来更有力的分析工具，应对多元化数据分析场景，迎接数据智能新趋势。

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数据湖

在说数据湖之前，我们还是先来说说数仓技术的前世今生 1.传统 T+1 任务 >海量的 TB 级 T+ 1 任务延迟导致下游数据产出时间不稳定 >任务遇到故障重试恢复代价昂贵 >数据架构在处理去重和 exactly-once...，且当前无法使用 OLAP 引擎直接分析消息队列 中的数据 >全链路依赖消息队列的实时计算可能因为数据的时序性导致结果不正确 4.数据湖 >支持数据高效的回溯能力 >支持数据的更新 >支持数据的批流读写...>支持实现分钟级到秒级的数据接入，实效性和Kappa 架构比略差 下面我们看下网上对于主流数据湖技术的对比 ?...从上图中我们可以看到hudi和iceberg的功能较齐全，下面我们将从如下几方面来 1.元数据打通 2.flink读写数据湖 3.增量更新 4.对事务的支持 5.对于写入hdfs小文件合并的支持 6.湖中的数据和仓中的数据的联通测试...7.高效的回缩能力 8.支持Schema变更 9.支持批流读写 9.支持批流读写 说完了技术体现，下面我们在简单说一下数据湖和数仓的理论定义 数据湖 其实数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据

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云计算和边缘计算，谁更依赖数据引力？

应用程序和不断增长的数据或者大量涌入云计算的核心，或者随着移动技术、嵌入式和物联网设备的普及，以微服务形式分散到边缘。 数据引力是真实的吗？...数据引力和超融合基础设施 如果数据引力是真实的，应该期望看到它对云计算到边缘环境的体系结构的影响。但是，完全不清楚数据引力在这方面是否有任何影响。...一些专家指出，超融合基础设施是云计算数据中心数据引力的硬件支持。根据这种说法，数据引力吸引了数据存储与应用处理资源（计算、内存、网络和虚拟化）在云计算数据中心的新一代硬件解决方案中的紧密耦合。...但是，将超融合基础设施当作是以云计算为中心的数据引力的论点，却忽略了这样一个事实，即许多这样的硬件都部署在边缘环境中，而不仅仅是在云计算数据中心大规模地占用和堆叠。...这些控制可以在任何场景下高效和可扩展地执行，包括使用中、存储和传输中的数据。 理想的机密计算基础设施是否会将数据引力从云平台转移到边缘？不一定。

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python数据分析——大数据和云计算

例如，在医疗领域，通过大数据分析和云计算技术，我们可以实现对患者病情的精准诊断和个性化治疗；在金融领域，通过大数据分析和云计算技术，我们可以提高风险防控的精准度和效率；在教育领域，通过大数据分析和云计算技术...十四、云计算 大数据具有数据规模大,数据类别复杂,数据处理速度快,数据真实性高,数据蕴藏价值的特点,对于大数据的处理和挖掘很大程度上需要依赖于云计算平台的分布式处理,分布式数据库,云存储和虚拟化技术。...云计算和大数据是相辅相成关系,从应用角度来讲,大数据离不开云计算,因为大规模的数据运算需要很多计算资源;大数据是云计算的应用案例之一,云计算是大数据的实现工具之一。...这些都充分体现了云计算服务的灵活性。 总结 大数据和云计算之间的关系在于，云计算为大数据提供了处理、存储和分析的基础设施和技术支持。...大数据需要海量存储和高速处理的能力，云计算提供了无限制的存储和计算能力，同时支持弹性和可扩展性，使得用户能够在任何时候、任何地点访问和处理大数据。因此，云计算成为了大数据处理和分析的重要技术手段之一。

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计算引擎之下、数据存储之上 | 数据湖Iceberg快速入门

目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Iceberg 和 Hudi，但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础...表和表格式是两个概念。表是一个具象的概念，应用层面的概念，我们天天说的表是简单的行和列的组合。...实际上，Parquet就是一系列jar包，这些jar包提供了相关的读取和写入API，上层计算引擎只需要调用对应的API就可以将数据写成Parquet格式的文件，这个jar包里面实现了如何将复杂类型的数据进行处理...因此，表schema和partition字段更新非常高效，而且低成本。 可以实现增量拉取。所谓增量拉取是指可以读取指定某个时间区间的文件数据，读取的最小粒度是文件。...[新API提供了准实时增量消费] 4.所有数据基于Parquet等通用开源文件格式，没有lambad架构，不需要额外的运维成本和机器成本。 5.高效低成本的表schema和partition字段变更。

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云原生数据湖以存储、计算、数据管理等能力通过信通院评测认证

的数据湖解决方案 V5.0，在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面，通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测，荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书...腾讯云为企业用户提供了完备、便捷的数据湖存储服务，基于安全、可靠、低成本的对象存储；利用数据三级加速服务，帮助企业在公有云上快速分析和流转数据，消除数据孤岛；同时基于数据万象服务提供丰富的湖上数据处理应用...，提供云原生的数据处理能力；此外，腾讯云提供了云原生容器计算服务，帮助用户实现弹性计算能力。...数据湖加速器 GooseFS数据湖加速器 GooseFS 以腾讯云对象存储 COS 为海量存储底座，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...、AI 等多种开源组件,一站式完成云原生计算平台构建。

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