《如何基于MaxCompute快速打通数仓和数据湖的湖仓一体实践-亦朵-529北京峰会-v1.3》电子版地址

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 【5】如何基于MaxCompute快速打通数仓和数据湖的湖仓一体实践-亦朵-529北京峰会-v1.3-to赵慧(格确定稿)

《如何基于MaxCompute快速打通数仓和数据湖的湖仓一体实践-亦朵-529北京峰会-v1.3》【5】如何基于MaxCompute快速打通数仓和数据湖的湖仓一体实践-亦朵-529北京峰会-v1.3-to赵慧(格确定稿)

电子书:

屏幕快照 2022-06-17 上午9.58.35.png

                
            </div>
相关实践学习
AnalyticDB MySQL海量数据秒级分析体验
快速上手AnalyticDB MySQL,玩转SQL开发等功能!本教程介绍如何在AnalyticDB MySQL中,一键加载内置数据集,并基于自动生成的查询脚本,运行复杂查询语句,秒级生成查询结果。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
目录
相关文章
|
9天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
48 19
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
MaxCompute近实时数仓能力升级
本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓,重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级,包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术,并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。
|
8月前
|
存储 分布式计算 大数据
数据仓库与数据湖在大数据架构中的角色与应用
在大数据时代,数据仓库和数据湖分别以结构化数据管理和原始数据存储见长,共同助力企业数据分析。数据仓库通过ETL处理支持OLAP查询,适用于历史分析、BI报表和预测分析;而数据湖则存储多样化的原始数据,便于数据探索和实验。随着技术发展,湖仓一体成为趋势,融合两者的优点,如Delta Lake和Hudi,实现数据全生命周期管理。企业应根据自身需求选择合适的数据架构,以释放数据潜力。【6月更文挑战第12天】
288 5
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
163 2
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
154 1
|
8月前
|
数据采集 大数据
大数据实战项目之电商数仓(二)
大数据实战项目之电商数仓(二)
176 0
|
8月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
实时数仓 Hologres产品使用合集之湖仓加速版查询maxcompute外部表,有什么优化途径吗
实时数仓Hologres的基本概念和特点:1.一站式实时数仓引擎:Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体,适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼容PostgreSQL协议:Hologres支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议和语法),使得迁移和集成变得简单。3.海量数据处理能力:能够处理PB级数据的多维分析和即席查询,支持高并发低延迟查询。4.实时性:支持数据的实时写入、实时更新和实时分析,满足对数据新鲜度要求高的业务场景。5.与大数据生态集成:与MaxCompute、Flink、DataWorks等阿里云产品深度融合,提供离在线
|
7月前
|
数据采集 运维 Cloud Native
Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
构建实时云原生运维数仓以提升大数据集群的运维能力,采用 Flink+Paimon 方案,解决资源审计、拓扑及趋势分析需求。
18560 54
Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
|
6月前
|
存储 分布式计算 监控
揭秘阿里云EMR:如何巧妙降低你的数据湖成本,让大数据不再昂贵?
【8月更文挑战第26天】阿里云EMR是一种高效的大数据处理服务,助力企业优化数据湖的成本效益。它提供弹性计算资源,支持根据需求调整规模;兼容并优化了Hadoop、Spark等开源工具,提升性能同时降低资源消耗。借助DataWorks及Data Lake Formation等工具,EMR简化了数据湖构建与管理流程,实现了数据的统一化治理。此外,EMR还支持OSS、Table Store等多种存储选项,并配备监控优化工具,确保数据处理流程高效稳定。通过这些措施,EMR帮助企业显著降低了数据处理和存储成本。
224 3
|
6月前
|
存储 大数据 数据处理
Delta Lake革新浪潮:EMR中的数据湖守护者,如何重塑大数据生态?
【8月更文挑战第26天】Delta Lake是一款开源大数据处理框架,以数据版本控制和ACID事务特性著称,在大数据领域崭露头角。在阿里云EMR平台上,它为用户提供高效可靠的数据处理方式,通过结构化的存储、事务日志实现数据版本控制和回滚。Delta Lake在EMR中实现了ACID事务,简化数据湖操作流程,支持时间旅行查询历史数据版本,优化存储格式提高读取速度,这些优势使其在开源社区和企业界获得广泛认可。
73 2