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

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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作者：vivo互联网大数据团队-XuYu在增效降本的大背景下，vivo大数据基础团队引入Hudi组件为公司业务部门湖仓加速的场景进行赋能。主要应用在流批同源、实时链路优化及宽表拼接等业务场景。一、Hudi基础能力及相关概念介绍1.1流批同源能力与Hive不同，Hudi数据在Spark/Flink

如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字

如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数

ApachePaimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。ApachePaimon的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。目前业界主流数

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。本篇内容主要分为四部分：数据分析架构演进介绍ApachePaimonFlink+Paimon流式湖仓流式湖仓Demo演示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

近日在2023云栖大会上，阿里云开源大数据产品进行了年度发布：E-MapReduce、Elasticsearch 等开源大数据产品全面 Serverless 化；创新性推出 Flink 与 Paimon 搭档的新一代流式湖仓；拥抱 AI，推出 Milvus 全托管服务，升级智能运维工具 EMR Doctor 以及 Flink Advisor。核心组

在之前的实时湖仓系列文章中，我们已经介绍了实时湖仓对于当前企业数字化转型的重要性，实时湖仓的功能架构设计，以及实时计算和数据湖结合的应用场景。在本篇文章中，将介绍袋鼠云数栈在构建实时湖仓系统上的探索与落地实践，及未来规划。数栈为什么选择实时湖仓数栈作为一个数据开发平

如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数

一、数据仓库和数据湖对比数据仓库  数据湖数据体系严格，提前建模数据体系松散，事后建模灵活性较低灵活性较高数据治理容易数据治理困难数据种类单一（结构化、半结构化）数据种类丰富（结构化、半结构化、非结构化）面向

基于flink+hudi湖仓一体技术架构，实现在线视频行业的实时数据处理与分析。项目采用流处理计算引擎Flink,实时处理千万条数据量的视频数据，基于FlinkCDC完成MYSQL等数据源的数据采集，通过hudionhive建构湖仓一体架构，解决数据湖的局限性。（数据湖虽然适合存储数据，但缺少一些关键功能：它

当谈到数据湖的时候，大家都在说，可以把所有数据（结构化/半结构化/非结构化）一股脑都丢进去，进行统一的元数据管理。然后上层计算对接，进行流批计算/OLAP分析/算法分析。这个没问题，数据湖确实能承接底层的这部分能力，但是同时出现的问题也是不容忽视的。本文将关注讨论，利用湖仓架构，统一

如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数