数据湖构建—如何构建湖上统一的数据权限
阿里云数据湖构建产品（DLF）提供的统一元数据服务，通过完善各种引擎/表格式生态解决了数据湖场景下多引擎面临的数据孤岛和元数据一致性问题，实现了开源大数据引擎及数据湖格式元数据的统一视图，避免了各引擎访问湖上数据其中额外的ETL成本并降低了业务处理链路的延时。
数据湖构建服务搭配Delta Lake玩转CDC实时入湖
Change Data Capture(CDC)用来跟踪捕获数据源的数据变化，并将这些变化同步到目标存储(如数据湖或数据仓库)，用于数据备份或后续分析，同步过程可以是分钟/小时/天等粒度，也可以是实时同步。CDC方案分为侵入式(intrusive manner)和非倾入性(non-intrusive manner)两种。
数禾云上数据湖最佳实践
数禾科技从成立伊始就组建了大数据团队并搭建了大数据平台。并在ECS上搭建了自己的Cloudera Hadoop集群。但随着公司互联网金融业务的快速扩张发展，大数据团队承担的责任也越来越重，实时数仓需求，日志分析需求，即席查询需求，数据分析需求等，每个业务提出的需求都极大的考验这个Cloudera Hadoop集群的能力。为了减轻Cloudera集群的压力，我们结合自身业务情况，在阿里云上落地一个适合数禾当前现实状况的数据湖。
DLF +DDI 一站式数据湖构建与分析最佳实践
本文由阿里云数据湖构建 DLF 团队和 Databricks 数据洞察团队联合撰写，旨在帮助您更深入地了解阿里云数据湖构建（DLF）+Databricks 数据洞察（DDI）构建一站式云上数据入湖。
阿里云 EMR 强势助力，与阿里云大数据体系共创辉煌，把握时代热点，开启生态建设之旅
【8月更文挑战第26天】阿里云EMR（Elastic MapReduce）是一种大数据处理服务，与阿里云的多个服务紧密结合，共同构建了完善的大数据生态系统。EMR与对象存储服务（OSS）集成，利用OSS提供可靠、低成本且可扩展的数据存储；与MaxCompute集成，实现深度数据分析和挖掘；还支持数据湖构建服务，加速数据湖的搭建并简化数据管理与分析过程。EMR提供多种编程接口及工具，如Hive、Spark和Flink等，帮助用户高效完成大数据处理任务。