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、

湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，ApacheDoris持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门，我们将通过系列文

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

摘要：本文整理自阿里云开源大数据表存储团队负责人，阿里巴巴高级技术专家李劲松（之信），在StreamingLakehouseMeetup的分享。内容主要分为四个部分：流计算邂逅数据湖PaimonCDC实时入湖Paimon不止CDC入湖总结与生态一、流计算邂逅数据湖流计算1.0实时预处理流计算1.0架构截止

概述随着存储表格式ApacheHudi、ApacheIceberg和DeltaLake的发展，越来越多的公司正在这些格式的基础上构建其Lakehouse，以用于许多用例，例如增量摄取。但当数据量增加时，更新插入的速度有时仍然是一个问题。在存储表中，使用ApacheParquet作为主要文件格式。在本文中我们

使用部分写时复制提升Lakehouse的ACIDUpserts性能译自：FastCopy-On-WritewithinApacheParquetforDataLakehouseACIDUpserts传统的写时复制会直接读取并处理(解压解码等)整个文件，然后更新相关数据页并保存为新的文件，但大部分场景下，upsert并不会更新所有数据页，这就导致

原始数据的挑战随着大量应用程序的出现，产生了相同的数据在不同地方出现不同值的情况。为了做出决定，用户必须找到在众多应用程序中使用哪个版本的数据才是正确的。如果用户没

你曾经是否有构建一个开源数据湖来存储数据以进行分析需求？数据湖包括哪些组件和功能？不了解Lakehouse和数据仓库之间的区别？或者只是想管理数百到数千个文件并拥有更

   MySQLHeatWave是目前唯一一个在单个MySQL数据库中融合了OLTP、OLAP、机器学习和机器学习自动化（Autopilot）的云数据库服务。​Oracle在今年的CloudWorld大会