基于阿里云大数据平台的实时数据湖构建与数据分析实战
在大数据时代，数据湖作为一种集中存储和处理海量数据的架构，逐渐成为企业数据管理的核心。阿里云提供了完整的大数据平台，包括MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce等，帮助企业高效构建实时数据湖并实现数据价值挖掘。本文将带您从零开始，基于阿里云大数据平台构建一个实时数据湖，并通过实战案例展示其...
阿里云数据湖构建有哪些优势
弹性扩展：阿里云数据湖基于云原生架构，可以根据实际需求弹性扩展，实现高可用性和高性能的数据处理。数据集成和存储：阿里云数据湖提供了多种数据集成方式，可以将各种结构化和非结构化数据源集成到数据湖中。数据湖采用分层存储结构，可以有效地管理和存储海量数据，并提供高速的数据访问。多样化的数据处理能力...
阿里云数据湖构建
阿里云数据湖构建（Data Lake Formation，简称DLF）是一款全托管的云服务，旨在帮助用户快速构建和管理云原生数据湖及Lakehouse。DLF提供了统一的元数据管理、统一的权限与安全管理、便捷的数据入湖能力以及一键式数据探索能力。DLF可以帮助用户快速完成云原生数据湖及Lakehouse方案的构建与管理，并可无...
请问阿里云的数据湖构建 datalake 有阿里云 OpenAPI的文档吗？rest api 文档。
请问阿里云的数据湖构建 datalake 有阿里云 OpenAPI的文档吗？rest api 文档。
基于阿里云数据湖分析服务和Apache Hudi构建云上实时数据湖
1. 什么是实时数据湖 大数据时代数据格式的多样化，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，传统数据仓库难以满足各类数据的存储，同时传统数仓已经难以满足上层应用如交互式分析、流式分析、ML等的多样化需求。而数仓T+1的数据延迟导致分析延迟较大，不利于企业及时洞察数据价值；同时随着云计算技术发展以及云上对象存储的廉价性，使得越来越多企业基于云来构建数据湖，而传统数据湖由于缺失ACID事务能力，导....
一步即可！阿里云数据湖分析服务构建MySQL低成本分析方案
作者：沈洪/左上作为最为流行的开源数据库，MYSQL正成为越来越多企业的选择。MySQL数据库大量应用在各种业务系统，除了在线业务逻辑的读写，还会有一些额外的数据分析需求，如BI报表、可视化大屏、大数据应用等。但受限于MySQL架构等问题，在面对数据分析场景时，其往往力不从心。针对这种情况，业内有很多种解决方案。这里特推荐一种新的方式 — 数据湖分析，在面对低成本场景时是个不错的选择。在展开正式....
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。
开源大数据平台 E-MapReduce
阿里云EMR是云原生开源大数据平台，为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎，计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK平台。
+关注