作者：京东零售陈美航0前言在流量领域的转化分析、搜索推广算法及AI等数据分析应用场景中，流量资产的质量直接影响到业务的监测和运营。作为流量资产的基石，流量数仓在应对快速变化和多样化的业务需求时，如何在提高效率、优化用户体验和控制成本方面做到最佳？本文将方案设计、链路优

存储资源测算数据存储容量估算数据湖部分：与单纯的数据湖存储类似，需要考虑数据的来源、增长速度、数据类型和存储需求差异。包括业务数据、日志文件、物联网数据等多种数据源。对于结构化数据，要考虑其表结构和记录增长；半结构化和非结构化数据则要考虑文件大小和数量的增长。

统一存储层存储系统选型：通常基于分布式文件系统，如HadoopHDFS，具有高可扩展性和容错性，能应对大规模数据存储。也常采用云存储，如AWSS3，提供了按需扩展的存储资源。数据格式支持：支持多种数据格式，结构化数据可采用Parquet、ORC等列存储格式，提升查询性能；半结构化数据以JSON、XML等格

定义与概念湖仓一体（DataLakehouse）是一种将数据湖和数据仓库的优势相结合的新型数据架构。它既具备数据湖的灵活性和可扩展性，能够存储各种类型的原始数据，又拥有数据仓库的数据管理和数据分析能力，像数据仓库一样提供高效的数据处理、数据治理和数据安全保障机制。湖仓一体

近年来，大数据领域呈现出令人目不暇接的发展态势。从Hadoop生态系统的多样化，到云厂商将大数据与SaaS模型相结合，这一领域的技术和工具正在以惊人的速度演化。在此背景下，“数据湖”作为一种整合大规模数据的存储与计算解决方案，吸引了众多企业的关注。然而，传统数据湖也面临治理、复

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. 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

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

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