一、论文论据数据仓库是从各种外部数据源、各种内部应用程序中定期提取数据的大型存储库。数据湖是一个以原始格式存储数据的平台，不需要定义数据按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理或者定义数据模式，数据湖仓虽然适合数据的存储，但由于不支持事务、缺乏一致性/隔离性、

1. 数据目录1.1. 需要将分析基础设施放置在数据目录(DataCatalogue)的结构中1.1.1. 元数据1.1.2. 数据模型1.1.3. 本体1.1.4. 分类标准1.2. 数据目录类似于图书馆的图书检索目录1.2.1. 先通过图书馆的图书检索目录进行查找，以便快速找到所需的图书

1. 描述性数据1.1. 基础数据中包含不同类型的数据，而不同类型数据的描述性数据也存在显著的差异1.2. 尽管这些描述性数据存在根本性的差异，但通过描述性数据，我们可以全面了解基础数据中的数据1.3. 通过分析基础设施中提供的描述性数据可以获得更详细的数据1.3.1. 分析基

1. 数据湖仓中的数据集成1.1. 数据湖仓的总体目标是为每一个人提供支持，包括从普通职员到CEO1.2. 有了作为基础设施的基础数据，企业等组织才能实现真正的数据驱动1.3. 提供组织所需的数据，最关键的一环在于提供集成的数据基础1.3.1. 只将数据扔进数据湖仓就指望它能满足

1. 业务价值1.1. 技术和商业在这个世界上是相互交织的1.1.1. 基础数据在商业和技术应用中是不可或缺的1.2. 技术的存在是为了推动商业的目标和进步，并由企业出资支持1.2.1. 当技术推动商业发展时，商业会蓬勃发展，技术也会随之繁荣1.2.2. 当技术发展偏离这个基本模

1. 大容量存储器1.1. 几乎是到最后时刻，大容量存储器才被引入基础数据的基础设施中1.1.1. 分析人员通常不会直接在大容量存储器中进行数据分析1.1.2. 大容量存储器在基础数据中扮演的角色也特别重要，它能够在许多方面支持数据分析人员自由灵活地完成工作，也为数据湖仓的

本文根据2024云栖大会实录整理而成，演讲信息如下：演讲人：王峰|阿里云智能集团研究员、开源大数据平台负责人李钰｜阿里云智能集团资深技术专家范振｜阿里云智能集团高级技术专家李劲松｜阿里云智能集团高级技术专家蒋乾｜七猫免费小说数仓负责人活动：2024云栖大会-开源大数据专场基于

1. 让数据可信1.1. 每个终端用户(EndUser)都有一个共同的需求：访问想要的数据1.2. 真的能够相信我正在访问的这些数据吗？1.2.1. 终端用户很快就会发现，访问数据和相信正在访问的数据是两回事1.2.2. 访问数据和相信数据不是同一回事1.2.3. 如果数据不可信，可能会导

新一轮人工智能浪潮正在重塑世界，以生成式AI为代表的技术快速应用，推动了数据与智能的深化融合，同时也给数据基础设施带来了全新的变革与挑战。面向AI时代的数据基础设施如何构建？底层数据平台架构在AI时代如何演进？9月20日，2024云栖大会OpenLake解决方案专场带来了全方位的解读

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群。 随着互联网的不断发展，企业数据的使用场景也发生巨大变化，湖仓一体逐渐成为一种被广泛应用的底层数据架构。 详细来说，湖仓一体架构是一种将数据湖和数据仓库的优势结合起来的新型数据架

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/_oKbXLUOImym59XwITeS9Q随着业界对数据时效性的要求越来越高，大数据平台的发展方向逐渐向湖仓一体发展。湖仓一体主要解决了以下几个问题:OLAP数据库由于需要内存和高效磁盘来提供向量化毫秒级的查询，所以用来存储原始流量数据，集群成本高。

"存算分离"和"湖仓一体"是在大数据领域中常见的两种数据架构设计理念，用于处理和管理大数据的存储和分析需求。1.存算分离（StorageComputeSeparation）：   定义：存算分离是一种架构设计思想，旨在将数据存储（Storage）和数据计算（Compute）分开部署和管理。通常情况下，数据存储和数

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/PT9efWW8IPWUZOpnPzGMJg之前我们讲了很多构建方面的经验，但是在湖仓一体化建设上没有过多的去描述具体怎样演进，怎样落地，能做哪些事，那今天这篇就来详细唠唠基于ApacheDoris的湖仓演进方案，至最后演进至AllInOneDoris的架构。ApacheDoris

今日介绍一家大数据AI超级独角兽公司，以及它如何与当前生物基因组学相结合。它就是Databricks，没错，俗称“砖厂”。Databricks简介Databricks公司诞生于2013年，是属于Spark的商业化公司，创始人来自ApacheSpark大数据处理系统的创始团队，包括加州大学伯克利分校的AMP实验室。Databric

Onehouse创始人/首席执行官VinothChandar于2022年3月在奥斯汀数据委员会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。VinothChandar在Uber工作期

在信息化浪潮席卷全球的今天，数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。无论是电商平台的用户行为分析，还是金融领域的风险预测，亦或是物联网设备的海量数据处理，都离不开高效、灵活的数据存储和处理方式。在这样的背景下，各种数据存储和处理技术应运而生，它们各自以其独特的方式在数据

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。早在2011年LinkedIn上

 1简介术语数据库数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。

随着信息技术的深入应用，企业对市场的响应速度也在不断提升，而且这种响应速度正在变得越来越快，没有最快只有更快。对数据实时性要求的提高，是眼下很多企业遇到的一个新的挑战。从生产侧的视角来看，系统实时监控与实时健康状态检测已成为确保系统稳定性和可靠性不可或缺的关键功能。它们

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简介：1月20日深圳阿里中心，阿里云xStarRocks邀你现场体验云上极速湖仓实战营，从0-1轻松上手StarRocks湖仓分析。StarRocks自3.0大版本起，实现了从计算OLAP分析到统一Lakehouse的重大产品能力升级。通过存算分离架构，帮助用户降低存储成本、提升计算弹性；通过数据湖分析、

https://www.cnblogs.com/miketwais/articles/data_lakehouse.html 数仓：存储结构化数据，基于指标需求，面向主题组织数据，协助经营者进行决策；数据湖：存储结构化，半结构化，非结构化，二进制数据，强调的是对于原始数据的存储，保留数据的完整性。随用随取。存储成本更低；湖仓一体：将数仓构建

在之前三期的实时湖仓系列文章中，我们从业务侧、产品侧、应用侧等几个方向，为大家介绍了实时湖仓方方面面的内容，包括实时湖仓对于企业数字化布局的重要性以及如何进行实时湖仓的落地实践等。本文将从纯技术的角度，为大家解析实时湖仓的存储原理以及生态选型，为企业建设实时湖仓给出技

本文整理自阿里云智能开源表存储负责人，FounderofPaimon，FlinkPMC成员李劲松在云栖大会开源大数据专场的分享。本篇内容主要分为三部分：数据分析架构演进介绍ApachePaimonFlink+Paimon流式湖仓一、数据分析架构演进目前，数据分析架构正在从Hive到Lakehouse的演变。传统数

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