云原生数据湖端到端服务的特点有哪些？

提供统一开放的Meta服务对OSS数据进行管理，支持库表权限。 利用元数据爬取功能，可以一键创建OSS上的元数据信息，轻松自动识别CSV/JSON/Parquet等格式，建立好库表信息，方便后续计算引擎使用。 一键将RDS/PolarDB/MongoDB等数据库的数据同步到OSS存储当中，搭建冷热数据分层的业务架构，对多源海量数据进行数据洞察分析。 支持流式构建Hudi格式，满足T+10分钟的延迟要求，极大提升分析的端到端的延迟。 Serverless化SQL分析，帮助您即开即用数据湖。用户无需购买任何资源，即可运行标准的SQL语法查询数据。 支持对数据湖存储OSS Cache加速，提升10倍的性能。 支持RDS、PolarDB、ADB、MongoDB数据十种数据源的分析。 对比传统的Presto、Impala方案提升10x的性价比提升。 Serverless化Spark计算，帮助您自主玩转数据湖。用户无需购买任何资源，即可使用云原生的Spark服务，支持OSS 数PB的数据清洗、机器学习、用户可编程，玩转数据湖。 每分钟可弹出500个节点参与计算。 对比传统的自建Spark方案提升3x的性价比提升。