首次全方位的拆解全新的数据湖架构和产品组合,对阿里云云原生数据湖体系进行全解读,基于对象存储OSS、数据湖构建Data Lake Formation 和E-MapReduce产品的强强组合,提供存储与计算分离架构下,涵盖湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。
2021-04-29 17:09:15 2.61MB 云原生 阿里云 对象存储OSS 大数据
基于数据湖的企业数据中台解决方案.pdf
2021-03-31 20:04:43 4.13MB 数据中台 数据湖 解决方案
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《阿里云云原生数据湖体系全解读》首次揭秘如何构建阿里云云原生数据湖体系
2021-03-09 10:09:03 3.77MB 云原生 阿里云 数据湖体系
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智慧工厂解决方案,工业大数据架构,智能制造大数据蓝图,工厂数据湖,工业大数据建设目标,产线数据建模,智慧工厂平台解决方案架构,大数据业务规划,大数据应用,设备管理体系、能效管理体系、能源平衡管理体系、安全管理体系、环保管理体系、产供销平衡体系、经营分析系统等
分享教程——基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程,2021年录制;本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解,结合业务实现数据湖平台,让大家在实践中理解和掌握数据湖技术,未来数据湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。 项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。
2021-02-18 14:08:00 1KB flink spark hbase 大数据
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无服务器数据湖框架(SDLF) 开源计划| 无服务器数据湖框架(SDLF)是可重用工件的集合,旨在加快AWS上企业数据湖的交付,将生产部署时间从数月缩短至数周。 AWS团队,合作伙伴和客户可以使用它按照最佳实践来实现数据湖的基础结构。 动机 数据湖可为您的组织提供敏捷性。 它提供了一个存储库,消费者可以在其中快速找到所需的数据并在其业务项目中使用它们。 但是,建立数据湖可能很复杂。 除了文件存储之外,还有很多事情需要考虑。 例如,如何对数据进行分类,以便知道所存储的内容? 您需要什么摄取管道? 您如何管理数据质量? 如何将转换代码保持在源代码控制之下? 您如何管理开发,测试和生产环境? 构建解决这些用例的解决方案可能需要花费数周的时间,而这段时间可以花在数据创新和实现业务目标上。 SDLF是经过生产强化的最佳实践模板的集合,这些模板可加速您在AWS上的数据湖实施过程,因此您可以专注于
2021-02-13 11:05:35 6.05MB Python
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Aberdeen 的一项调查显示,实施现代数据湖分析平台的组织在有机收入增长方面的表现优于同类公司 9%。这些领导者能够对数据源(如日志文件、来自点击流的数据、社交媒体和存储在数据湖中的联网设备)执行新型分析,如机器学习。立即下载《创建现代分析架构》白皮书,学习利用现代数据湖进行有效分析,优化数据存储。
2021-01-28 12:05:40 1.1MB 现代分析 分析架构 数据湖
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文章分享
2021-01-28 04:26:13 6.14MB iceberg flink
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华为数据湖治理用户指南l.pdf
2020-01-03 11:28:21 1.07MB CC
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