# 开源大数据平台 E-MapReduce #
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深度解析数据湖存储方案Lakehouse架构【Databricks 数据洞察公开课】
从数据仓库、数据湖的优劣势，湖仓一体架构的应用和优势等多方面深度解析Lakehouse架构。
Databricks 企业版 Spark&Delta Lake 引擎助力 Lakehouse 高效访问
本文介绍了Databricks企业版Delta Lake的性能优势，借助这些特性能够大幅提升Spark SQL的查询性能，加快Delta表的查询速度。
Delta Lake的演进历史及现状【Databricks 数据洞察公开课】
从大数据平台架构的演进、Delta Lake关键特性、版本迭代、重要功能等多方面，介绍Delta Lake的演进和优势。
使用Databricks进行零售业需求预测的应用实践【Databricks 数据洞察公开课】
本文从零售业需求预测痛点、商店商品模型预测的实践演示，介绍Databricks如何助力零售商进行需求、库存预测，实现成本把控和营收增长。
如何使用Delta Lake构建批流一体数据仓库【Databricks 数据洞察公开课】
Delta Lake是一个开源存储层，它为数据湖带来了可靠性。Delta Lake提供了ACID事务、可扩展的元数据处理，并统一了流式处理和批处理数据处理。Delta-Lake运行在现有数据湖之上，并且与Apache Spark API完全兼容。希望本篇能让大家更深入了解Delta Lake，最终可以实践到工作当中。
Delta Lake基础介绍（商业版）【Databricks 数据洞察公开课】
介绍 Lakehouse 搜索引擎的设计思想，探讨其如何使用缓存，辅助数据结构，存储格式，动态文件剪枝，以及 vectorized execution 达到优越的处理性能。
数据湖揭秘—Delta Lake
Delta Lake 是 DataBricks 公司开源的、用于构建湖仓架构的存储框架。能够支持 Spark，Flink，Hive，PrestoDB，Trino 等查询/计算引擎。作为一个开放格式的存储层，它在提供了批流一体的同时，为湖仓架构提供可靠的，安全的，高性能的保证。
技术揭秘 | 阿里云EMR StarRocks 线上发布会预约开启！
2022年5月11日14：00，阿里云EMR StarRocks 产品线上发布会重磅开启，精彩不容错过！
使用Databricks进行零售业需求预测的应用实践【Databricks 数据洞察公开课】
本文从零售业需求预测痛点、商店商品模型预测的实践演示，介绍Databricks如何助力零售商进行需求、库存预测，实现成本把控和营收增长。
阿里云RemoteShuffleService 新功能：AQE 和流控
阿里云EMR 自2020年推出 Remote Shuffle Service(RSS)以来，帮助了诸多客户解决 Spark 作业的性能、稳定性问题，并使得存算分离架构得以实施。为了更方便大家使用和扩展，RSS 在2022年初开源(https://github.com/alibaba/RemoteShuffleService)，欢迎各路开发者共建: )
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