数据湖统一元数据与权限
本文整理自阿里云数据湖构建与分析研发熊佳树在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
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。
数据湖架构及概念简介
本文整理自阿里云开源大数据技术专家陈鑫伟在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
一步即可！阿里云数据湖分析服务构建MySQL低成本分析方案
作为最为流行的开源数据库，MYSQL正成为越来越多企业的选择。MySQL数据库大量应用在各种业务系统，除了在线业务逻辑的读写，还会有一些额外的数据分析需求，如BI报表、可视化大屏、大数据应用等。但受限于MySQL架构等问题，在面对数据分析场景时，其往往力不从心。
数据处理的艺术：EMR Serverless Spark实践及应用体验
阿里云EMR Serverless Spark是基于Spark的全托管大数据处理平台，融合云原生弹性与自动化，提供任务全生命周期管理，让数据工程师专注数据分析。它内置高性能Fusion Engine，性能比开源Spark提升200%，并有成本优化的Celeborn服务。支持计算存储分离、OSS-HDFS兼容、DLF元数据管理，实现一站式的开发体验和Serverless资源管理。适用于数据报表、科学项目等场景，简化开发与运维流程。用户可通过阿里云控制台快速配置和体验EMR Serverless Spark服务。
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。
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。