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
通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。...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。...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。...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。
2023 年 9 月 26 日，腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。...活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家，共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题，观看人数过万。...在活动中，腾讯的大数据团队分享了在湖仓一体方面的先进经验，包括如何搭建湖仓融合架构，湖仓分析在腾讯视频业务场景中的应用以及腾讯游戏如何从 Lambda 架构逐步演进至湖仓一体架构的技术进程。...在这一背景下，StarRocks 在朝着湖仓一体化方向演进的过程中，实现了一份数据支持所有分析场景，从而极大简化了数据分析的流程。这也与腾讯大数据的演进路线相一致。...通过描述湖仓分析场景遇到的查询效率、湖仓分层模型构建等方面问题，分享了StarRrocks基于Iceberg进行湖仓分析的解决方案。
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。
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。...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。...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。
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。
用户参与春节红包活动的诉求又有哪些？未来互联网红包的发展趋势是怎样的呢？酷鹅用户研究院（微信ID：kueclub）特开展2018年互联网春节红包用户专项调研，并输出研究报告为您解读。...报告所发布内容均为酷鹅用户研究院作为第三方研究平台的独立数据和研究分析，不代表任何企业的立场，转载请注明报告来源。...·线上线下相结合的玩法更火爆更深入 18年春节红包由线上转战线下，对线下消费场景和线下支付渠道进行覆盖，进一步拓展移动支付的深度，以微信的“新春摇摇乐”活动为代表。...·互联网红包形态多元化 18年春节红包玩法再出新花样，出现微信黄金红包、QQ走运红包、头条视频拜年红包等新玩法。...·开展红包大战的诉求已由移动支付覆盖走向更多元化诉求 18年微信已不再是红包大战的主战场，更多去覆盖线下消费场景；而支付宝也终于放下了自己的社交梦，开始将支付宝春节红包朝着文化传承、节能和公益的方向引领
“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分写的同学都经常遇到这个问题。今天我们系统讲解一下。...比如： 活动期间有4万新人注册 活动期间注册人数比活动前多1万 活动期间新用户点击率是80% 活动期间新用户使用权益率30% 这些统统不是结论，只是分析过程而已。...你分析了啥？结论呢！”最后被搞得灰头土脸。 2 活动评估关键问题 活动评估，首先要得出好/坏评价。...4、浑水摸鱼：这是改变用户心智资源，数据岂能衡量！ 总之，十个运营里最多只有俩，能准确说清楚现状和目标。这时候就需要数据分析师自己有独立判断能力。能分析业务逻辑、梳理业务过程，才能得出客观结论。...在分析这些指标的时候，要注意先后顺序。比如有关新用户注册问题。要先看各个用户来源渠道的投放力度，活动是否及时上架，何时与投放结合。之后才是深入分析文案、活动礼品、领取后行为等等。
// 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？...本文将会介绍ADB PG如何基于PG外表、打造数据湖分析能力。 ADB PG继承了PG的外表(Foreign Table)功能，目前ADB PG的湖仓一体能力主要是基于外表打造的。...ADB PG的湖仓一体分析能力目前已经支持OSS、MaxCompute、Hadoop、RDS PG、Oracle、RDS MySQL等多种数据源的分析或者写入。
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！...AI专场·低至5折 除了官网主会场，腾讯云AI专场推出了： 语音技术 5折 文字识别 6折 人脸识别 7折 人脸核身 7折 人脸特效 7折 五大产品专区 包含的产品子能力库也更丰富 能够满足业务多元化接入需求...整个购物流程“如丝般顺滑” 对于平台管理来说 借助文字识别还可以助力 提升商家入驻、商品广告等审核效率 语音识别、语音合成 自动识别，将语音转换为可识别机器语言使机器做到“能听、会说”并且加上大数据加持...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
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。...前言 关于 Apache InLong 作为业界首个一站式、全场景海量数据集成框架，Apache InLong（应龙） 提供了自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，方便业务快速构建基于流式的数据分析、...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
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。...相较于传统构建方式，Amazon S3 Express One Zone在性能上表现出色，其数据访问速度比Amazon S3快10倍，尤其适用于作机器学习、大数据分析，正如本次的数据湖构建实战。...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
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。...其中腾讯云已经构建了完善的数据湖技术与产品矩阵，围绕数据湖存储、数据湖分析、数据湖 AI，数据湖算力调度覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案，帮助企业高效构建云端数据湖架构。...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。...基于腾讯云原生数据湖技术架构，在数据采集、数据存储、数据分析的全数据链条上提供了高可靠高可用的弹性数据能力。...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。
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。...其中腾讯云，已经构建了完善的数据湖技术与产品矩阵，围绕数据湖存储、数据湖分析、数据湖 AI，数据湖算力调度覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案，帮助企业高效构建云端数据湖架构。...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...基于腾讯云原生数据湖技术架构，在数据采集、数据存储、数据分析的全数据链条上提供了高可靠高可用的弹性数据能力。...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。
我们看到，数据湖架构已经成为在数据智能时代的新趋势，而云是数据湖最佳的实践场所。腾讯云原生智能数据湖将助力各行各业解决多元化数据分析场景的新需求，更好地激发大数据在企业数字化升级过程中的价值。”...六大层级产品构筑全方位数据湖服务 云原生数据湖可以赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本，以及更极致的资源弹性能力，在打破数据孤岛、实现多元化数据分析等方面具有独特优势。...在数据湖算力调度方面，基于腾讯云弹性容器服务EKS，开放的容器化的分析架构让数据分析功能可组合性更强，扩展性更强，资源利用率更高。...数据湖计算服务作为敏捷高效的的数据湖分析引擎，采用无服务器架构设计，用户无需关注底层架构或维护计算资源，使用标准 SQL 即可完成对象存储服务及其它云端数据设施的联合分析。...为此，企业迫切需要可以利用多个数据源、使用不同的大数据分析技术，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。” “面对这些变化，腾讯云原生智能数据湖应势而生。”
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。...LC 实现 PB 级数据秒级分析 回到最开始的问题“高性能”，PB 级数据秒级分析该怎么去做，从三个大维度展开。...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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