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湖仓一体平台

湖仓一体平台是一种云计算解决方案，它将数据库和服务器运维整合在一起，为用户提供高效、稳定、安全的数据存储和应用程序托管服务。湖仓一体平台采用了云原生技术，可以快速部署、扩展和管理，同时还具有跨平台、高可用、容错等特点。

湖仓一体平台的优势在于提供了一种高效、稳定、安全的数据存储和应用程序托管服务，可以满足各种规模的企业需求。同时，它还可以节省成本、提高效率、降低风险，帮助企业更好地管理和保护数据。

应用场景：湖仓一体平台可以应用于各种行业和场景，例如金融、电商、物流、医疗、教育、政府等。它可以为企业提供数据存储和应用程序托管服务，支持多种业务场景和需求，并可以根据企业的实际需求进行定制化开发。

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2022年中国湖仓一体平台市场研究报告｜爱分析报告

为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。

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湖仓一体会成为企业的必选项吗？| Q推荐

作为一种新兴架构，湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势，也正因如此，无论在技术圈还是资本圈，湖仓一体都受到了前所未有的关注度。

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《湖仓一体技术与产业研究报告（2023）》内容抢先看！

2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，党的二十大报告指出加快推进产业数字化转型。各行业数字产业化、数字化转型过程中，最核心的工作是充分激发各行业数据要素的潜在价值。自2021年“湖仓一体”首次写入Gartner 数据管理领域成熟度模型报告以来，随着企业数字化转型的不断深入，“湖仓一体”作为新型的技术受到了前所未有的关注，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字化转型的重要基础设施。

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数据中台与湖仓一体能碰出怎样的火花？网易数帆实时数据湖Arctic的新探索

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湖仓一体，技术“缝合怪”？

在当今数据驱动的商业世界中，高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖，作为数据存储和处理的两种主流技术，分别扮演着独特而重要的角色。

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现在是采用湖仓一体的好时机吗？

近日，大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资，经过这一轮 16 亿美元融资，其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示，这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse（湖仓一体）赛道的布局。

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树标准、搭架构，偶数科技的“湖仓一体”特别在哪？

一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机，如今湖仓一体受到前所未有的关注。

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安全云数据湖仓一体的 10 个关键

在云中启用数据和分析可以让您拥有无限的规模和无限的可能性，以更快地获得洞察力并利用数据做出更好的决策。数据湖仓一体越来越受欢迎，因为它为您的所有企业数据提供了一个单一平台，并且可以灵活地运行任何分析和机器学习 (ML) 用例。与云数据湖和云数据仓库相比，云数据湖提供了显着的可扩展性、敏捷性和成本优势。

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【活动回顾】腾讯大数据 x StarRocks｜构建新一代实时湖仓

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。

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7000字，详解仓湖一体架构！

沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

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湖仓一体详解

问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。

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Apache Hudi 背后商业公司 Onehouse 宣布3500万美元 B 轮融资

加利福尼亚州桑尼维尔，2024 年 6 月 26 日 - 通用数据湖仓一体公司 Onehouse 今天宣布已获得由 Craft Ventures 领投的 3500 万美元 B 轮融资。现有投资者 Addition 和 Greylock Partners 参与了新一轮融资，迄今为止的总融资额达到 6800 万美元。

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别说你懂湖仓一体

数据库行业正走向分水岭。过去几年，全球数据库行业发展迅猛。2020年，Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS，把云数据库作为唯一的评价方向；2021年，Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化： 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限； 2、放开了魔力象限的收入门槛限制，SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单。某种程度上，这种变化的背后，暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时

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万字详解大数据架构新概念

来源：五分钟学大数据本文约10000+字，建议阅读10+分钟本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数

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数栈在湖仓一体上的探索与实践

大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。

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湖仓一体架构构建与平台应用实践

数据仓库适合存储结构化的、信息密度高的、经过处理后的数据。例如我们通过大数据分析得到的关联信息、画像信息等，都可以放在数据仓库中。

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Flink Forward Asia 2021 实时数据湖合集

Building The Real-time Datalake at ByteDance （00:00:00-00:22:47）

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数字化进入深水区，湖仓一体让企业具备立体化数据能力丨爱分析访谈

自“信创”概念提出以来，国家政策大力支持数据基础软件发展，推动国产基础软件市场快速增长。与此同时，业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构，通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。

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数据湖VS数据仓库？湖仓一体了解一下

导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。

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企业到底需要怎样的湖仓一体架构？| Q推荐

作者 | 郑思宇在愈发复杂的大数据场景下，数据仓库与数据湖各自的弊端开始显现，湖仓一体架构走向舞台中央。此前，InfoQ 也曾在《湖仓一体会成为企业的必选项吗？》一文中提到，对于高速增长的企业来说，选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖，将成为不可逆转的趋势。虽然业界对于湖仓一体的价值是高度认同的，但作为一种新兴的架构，大多数公司对于湖仓一体仍处在初期的探索阶段，有些企业甚至对于要选择怎样的湖仓一体架构仍旧是云里雾里。本文，我们希望从技术选型的角度出发，让你重新理解湖仓一体的本质与要求，扫除技

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农业银行湖仓一体实时数仓建设探索实践

在数字化转型驱动下，实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式，难于满足“T+0”等高时效场景需求；依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式，无法沉淀实时数据资产，存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。

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数据如水海纳百川，数据湖如何成为数据治理的新范式？

10年前，Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念；10年后的今天，在业界“数据中台”大火的时代背景下，再来讨论“数据湖”，别有一番风味。

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数据湖仓一体的好处

在最近的一篇博客中，Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变，以及使用开放数据湖仓的好处，尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。如果你错过了，你可以在这里阅读。

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通用数据湖仓一体架构正当时

这篇博文中提出的建议并不新鲜。事实上许多组织已经投入了数年时间和昂贵的数据工程团队的工作，以慢慢构建这种架构的某个版本。我知道这一点，因为我以前在Uber和LinkedIn做过这样的工程师。我还与数百个组织合作，在开源社区中构建它并朝着类似的目标迈进。

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LakeHouse 还是 Warehouse？(1/2)

Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”，这是一个由社区驱动的活动，包括数据科学、数据工程、分析、机器学习（ML）、人工智能（AI）等。

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直播预约中！9.26腾讯大数据XStarRocks技术专题探讨

随着数据爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战，结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体（Lakehouse）架构崭露头角，成为大数据领域势不可挡的趋势。

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湖仓一体：基于Iceberg的湖仓一体架构在B站的实践

在B站，每天都有PB级的数据注入到大数据平台，经过离线或实时的ETL建模后，提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据，如何高效低成本地满足下游数据的分析需求，一直是我们重点的工作方向。

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避免让转型企业走入歧途，是时候重新理解下湖仓一体了！| Q推荐

随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视湖仓一体为数字变革的重要契机，湖仓一体也受到了前所未有的关注。当然，关注度越高市场上的声音也就越嘈杂，很多过时甚至错误的湖仓一体技术和理念不胫而走，很有可能将转型中的企业引入歧途，推高数据孤岛，造成资源浪费甚至错过数字化转型的战略时机。

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【金猿人物展】数元灵科技CEO朱亚东：何以数智化

本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。

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金融信创湖仓一体数据平台架构实践

大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。

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直播预约中！9.26腾讯大数据XStarRocks技术专题探讨

随着数据爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战，结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体（Lakehouse）架构崭露头角，成为大数据领域势不可挡的趋势。

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湖仓一体电商项目（一）：项目背景和架构介绍

湖仓一体实时电商项目是基于某宝商城电商项目的电商数据分析平台，本项目在技术方面涉及大数据技术组件搭建，湖仓一体分层数仓设计、实时到离线数据指标分析及数据大屏可视化，项目所用到的技术组件都从基础搭建开始，目的在于湖仓一体架构中数据仓库与数据湖融合打通，实现企业级项目离线与实时数据指标分析。在业务方面目前暂时涉及到会员主题与商品主题，分析指标有用户实时登录信息分析、实时浏览pv/uv分析、实时商品浏览信息分析、用户积分指标分析，后续还会继续增加业务指标和完善架构设计。

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数据仓库与数据湖与湖仓一体：概述及比较

随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。

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“实时数仓”若干问？

确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。

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使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

为了应对这些挑战，像 Streamlit[1] 这样的低代码工具作为 Python 生态系统的包装器，允许将 API、模型和业务逻辑变为现实。Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。

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2024IT市场权威榜单发布！腾讯云TBDS斩获两大奖项！

近日，由权威机构赛迪顾问主办的“2024IT市场年会”隆重召开，并在会上发布了备受瞩目的“2024IT市场权威榜单”。腾讯云大数据处理套件TBDS凭借其卓越的创新能力和实践案例，荣获两大奖项：

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现在的湖仓一体像是个伪命题

从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留，将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很多垃圾数据，原样保留就意味着垃圾数据都要存进数据湖？没错，数据湖就是这样一个数据垃圾场，不管什么样的数据一股

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BDCC- 数据湖体系

数据湖是一种存储系统，底层包括不同的文件格式及湖表格式，可存储大量非结构化和半结构化的原始数据。

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多模型数据库 | 星环科技多模数据库ArgoDB“一库多用“，构建高性能湖仓集一体平台

随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体？

导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。引言这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂

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大数据架构系列：如何理解湖仓一体

这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。

镜舟科技客户成功团队负责人孟庆欢：湖仓一体将成为数据架构的新范式

随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中，业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业，尤其是数据驱动型企业来说，需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据，这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性，并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力，因此，数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。

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湖仓才是数据智能的未来？那你必须了解下国产唯一开源湖仓了

机器之心发布机器之心编辑部国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本，让数据智能触手可及。湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。LakeSoul 是数元灵科技研发的，国产唯一的开源数据湖存储框架，并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求，深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现

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万字详解数据仓库、数据湖、数据中台和湖仓一体

数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”……

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实时数仓：实时数仓3.0的演进之路

传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类，一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级；另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求，一般分钟级别，比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。

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4000字读懂实时数仓的过去现在和未来(建议收藏)

1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。

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轻松入门大数据：玩转Flink，打造湖仓一体架构（完结分享）

在当今大数据时代，数据成为了企业的重要资产。如何高效地处理、存储和分析这些数据，成为了企业面临的重要挑战。Flink作为一款高性能的流处理框架，与湖仓一体架构的结合，为企业提供了一种全新的解决方案。本文将深入探讨如何轻松入门大数据，玩转Flink，打造湖仓一体架构。

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腾讯云大数据 TBDS 参编信通院《数据库发展研究报告》，引领数据湖仓创新

会上，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会发布了《数据库发展研究报告（2024年）》，深入分析和展望了我国数据库产业及技术发展与行业应用情况。

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Apache Paimon流式湖仓学习交流群成立

Apache Paimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。Apache Paimon 的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。

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滴普科技冯森：FastData DLink实时湖仓引擎架构设计与落地实践

本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。

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