启用Trino语法进行数据湖分析
StarRocks 3.x版本在进行数据湖分析时，支持兼容Trino语法。本文介绍如何在StarRocks中利用Trino语法进行数据湖分析，特别是针对从Trino迁移至StarRocks的用户，旨在实现无缝切换且无需更改原有SQL语句。
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用 在大数据时代，数据湖技术以其灵活性和成本效益成为了企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术中的两个核心组件，它们在大数据处理中的协同作用至关重要。本文将探讨Hadoop与Spark的最佳实践，以及如何在实际应用中发挥它们的协同效应。 Hadoop...
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
随着大数据技术的不断发展，数据湖作为一种集中式存储和处理海量数据的架构，越来越受到企业的青睐。Hadoop和Spark作为数据湖技术的两大核心组件，在大数据处理中发挥着不可替代的作用。本文将通过最佳实践的形式，详细探讨Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用，并提供具体的示例代码。 Hadoop，作为一个...
使用物化视图加速数据湖查询
StarRocks提供了开箱即用的数据湖查询功能，非常适用于对湖中的数据进行探查式查询分析。通过使用异步物化视图，您可以为数据湖中的报表和应用实现更高的并发，以及更好的性能。本文为您介绍如何使用StarRocks的异步物化视图来优化数据湖中的查询性能。
掌握Spring事务管理，打造无缝数据交互——实用技巧大公开！
标题：Spring框架中的事务管理：基础知识与高级技巧 在企业级应用开发中，确保数据一致性和完整性至关重要。Spring框架提供了一套完善的事务管理机制，帮助开发者轻松实现这一目标。本文将深入探讨Spring框架中的事务管理，从基础知识到高级技巧，为读者呈现全方位的解析。 事务是一组操作的集合，被视...
Delta Lake革新浪潮：EMR中的数据湖守护者，如何重塑大数据生态？
Delta Lake，一个开源的大数据处理框架，以其独特的数据版本控制和ACID事务特性，在大数据领域迅速崛起。在阿里云EMR（E-MapReduce）平台上，Delta Lake扮演了一个至关重要的角色，它为EMR用户提供了一种更高效、更可靠的数据处理方式。 Delta Lake的核心优势在于其对...
揭秘阿里云EMR：如何巧妙降低你的数据湖成本，让大数据不再昂贵？
数据湖作为企业存储和分析大数据的中心，其成本效益一直是企业关注的焦点。阿里云EMR（E-MapReduce）作为一种大数据处理服务，提供了多种工具和功能来帮助用户降低入湖成本，从而实现更高效的数据处理和分析。 首先，阿里云EMR提供了高度可扩展的计算资源。用户可以根据自己的需求，灵活地调整计算节点的...
阿里巴巴大数据实践之数据建模：构建企业级数据湖
引言随着互联网和移动互联网的快速发展，数据已成为推动业务增长的重要驱动力。阿里巴巴作为全球领先的电子商务公司之一，其大数据平台支撑着整个集团的数据处理需求。本文将重点介绍阿里巴巴在数据建模领域的实践，包括数据湖的概念、数据建模的原则和方法、以及在实际业务场景中的应用案例。 一、数据湖概念与重要性1.1 数据湖定义数据湖是一种存储企业所有原始数据的集中式存...
数据仓库与数据湖在大数据架构中的角色与应用
在大数据时代，企业对数据的管理和分析需求日益增长，传统的数据存储和处理方式已难以满足多元化、高时效性的数据分析要求。为此，数据仓库和数据湖作为两种重要的数据管理架构应运而生，它们在大数据生态系统中扮演着不同但互补的角色。本文旨在深入探讨数据仓库与数据湖的核心概念、技术特点、应用场景，并通过示例代码展示其实际应用，...
随着大数据发展，中小企业是否有必要自建从开源Hadoop数据湖架构到云上托管数据入湖等完整的大数据体
随着大数据发展，中小企业是否有必要自建完整的大数据体系？
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
