QCon大会精彩分享：数据湖、可观测、自动驾驶训练，阿里云存储独家技术详解与案例实践！
近日，Qcon大会·上海站顺利闭幕，阿里云存储作为内容出品合作方受邀参会，有3名技术专家在【LakeHouse落地】、【业务性能监控】、【智能汽车场景】等专场中带来精彩分享；其中两个专场获得现场最受好评奖，并且阿里云资深技术专家-丁来强（成喆）获得明星讲师称号；接下来一起看看现场的精彩分享吧！【LakeHouse落地专场】随着云计算技术的飞速发展和日益成熟，大数据分析的系统架构也朝着云原生的方向....
袋鼠云数据湖平台「DataLake」，存储全量数据，打造数字底座
一、什么是数据湖？在探讨数据湖技术或如何构建数据湖之前，我们需要先明确，什么是数据湖？数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。数据湖概念一经提出，便受到了广泛关注，人们发现此概念代表了一种新的数....
《数据湖存储解决方案蓝皮书》电子版地址
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基于EMR的新一代数据湖存储加速技术详解
摘要：本文整理自阿里云开源大数据平台数据湖存储团队孙大鹏在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。本篇内容主要分为两个部分：背景介绍JindoData 数据湖存储解决方案点击查看直播回放背景介绍大数据行业蓬勃发展，主要源自于通讯技术的发展，全球数据规模，预计2025年将增长到163ZB，相当于全球60亿人，平均每人27TB数据。数据量爆发式增长，使得企业拥有了更多数据资源。更多数据意味着需要....
阿里云推出的基于云原生技术的企业级数据湖解决方案采用了哪些存储计算分离架构？
阿里云推出的基于云原生技术的企业级数据湖解决方案采用了哪些存储计算分离架构？
深度解析数据湖存储方案Lakehouse架构【Databricks 数据洞察公开课】
作者：张泊Databricks 软件工程师Lakehouse由lake和house两个词组合而成，其中lake代表Delta Lake（数据湖），house代表data warehouse（数据仓库）。因此，Lakehouse架构就是数据湖和数据仓库的结合。数据仓库和数据湖各自都存在着很多不足，而Lakehouse的出现综合了两者的优势，弥补了它们的不足。数据仓库从上世纪 80 年代开始发展和兴....
聚焦 | 数据湖分析如何面向对象存储OSS进行优化？
背景数据湖当前在国内外是比较热的方案，MarketsandMarkets （https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-lakes-market-213787749.html）市场调研显示预计数据湖市场规模在2024年会从2019年的79亿美金增长到201亿美金。一些企业已经构建了自己的云原生数据湖方案，有效解决了业务痛点；还有很多....
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