重磅下载!首次揭秘如何构建阿里云云原生数据湖体系-阿里云开发者社区

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重磅下载!首次揭秘如何构建阿里云云原生数据湖体系

简介: 《阿里云云原生数据湖体系全解读》涵盖数据湖存储、加速、构建、计算、治理,一站搭建全新云原生数据湖体系,完成企业大数据架构转型。速度下载收藏!

《阿里云云原生数据湖体系全解读》是阿里云首次发布云原生数据湖体系,基于对象存储OSS、数据湖构建Data Lake Formation和E-MapReduce产品的强强组合,提供存储与计算分离架构下,涵盖湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。

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>>《阿里云云原生数据湖体系全解读》<<

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精彩导读

官宣!阿里云重磅发布云原生数据湖体系

介绍如何基于阿里云 OSS 、JindoFS 和数据湖构建(Data Lake Formation,DLF)等基础服务,同时结合阿里云上丰富的计算引擎,打造一个全新云原生数据湖体系。>>点击查看更多

基于OSS的EB级数据湖

数据湖无缝对接多种计算分析平台,对Hadoop生态支持良好,存储在数据湖中的数据可以直接对其进行数据分析、处理、查询,通过对数据深入挖掘与分析,洞察数据中蕴含的价值。>>点击查看更多

基于JindoFS+OSS构建高效数据湖

Jindo 是阿里云基于 Apache Spark / Apache Hadoop 在云上定制的分布式计算和存储引擎。Jindo 原是阿里云 开源大数据团队的内部研发代号,取自筋斗(云)的谐音,Jindo 在开源基础上做了大量优化和扩展,深度集成和连接了众多阿里云基础服务。>>点击查看更多

JindoFS缓存加速数据湖上的机器学习训练

JindoFS提供了一个计算侧的分布式缓存系统,可以有效利用计算集群上的本地存储资源(磁盘或者内存)缓存OSS上的热数据,从而减少对OSS上数据的反复拉取,消耗网络带宽。>>点击查看更多

JindoTable数据湖优化与查询加速

近几年,数据湖架构的概念逐渐兴起,很多企业都在尝试构建数据湖。相比较大数据平台,数据湖在数据治理方面提出了更高的要求。对于数据湖场景所提出的新需求,“传统”的大数据工具在很多方面都面临着新的挑战。JindoTable 正是专为解决数据湖管理结构化数据甚至是半结构化数据的痛点而设计的,包括数据治理功能和查询加速功能。>>点击查看更多

JindoDistCp数据湖离线数据迁移最佳实践

JindoDistCp是一个简单易用的分布式文件拷贝工具,目前主要用在E-Mapreduce集群内,主要提供HDFS和S3到OSS的数据迁移服务,相比于HadoopDistCp和S3DistCp,JindoDistCp做了很多优化以及新增了许多个性化功能,并且深度结合OSS对象存储的特性,定制化CopyCommitter,实现No-Rename拷贝,大大缩短离线数据入湖迁移时间消耗。>>点击查看更多

数据湖元数据服务的实现和挑战

数据湖元数据服务为大数据而生,为互通生态而生,期望后续继续完善其服务能力和支撑更多的大数据引擎,通过开放的服务能力、存储能力、统一的权限及元数据管理能力,为客户节省管理/人力/存储等各项成本,实现客户自己的业务价值。>>点击查看更多

多引擎集成挖掘湖上数据价值

在 EMR 集群创建阶段已经自动安装了数据构建服务的相关SDK,同时EMR上的开源计算引擎 Spark、Hive 和 Presto 都完成了对数据湖构建服务的兼容支持,所以用户通过 EMR 引擎可获得数据湖分析的最佳体验。>>点击查看更多

多数据源一站式入湖

通过一站式入湖,将不同数据源的数据统一归并到以OSS对象存储为基础架构的集中式数据湖存储中,解决了企业面临的数据孤岛问题,为统一的数据分析打好了基础。>>点击查看更多

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。>>点击查看更多

云原生计算引擎挑战与解决方案

云原生比较有前景的实现就是Kubernetes,所以有时候我们一提到云原生,几乎就等价于是Kubernetes。随着Kubernetes的概念越来越火,客户也对该技术充满了兴趣,很多客户已经把在线的业务搬到了Kubernetes之上。并且希望在这种类似操作系统上,建设一套统一的、完整的大数据基础架构。>>点击查看更多

Serverless Spark的弹性利器 - EMR Shuffle Service

在传统计算存储混合的架构中,为了兼顾计算和存储,CPU和存储设备都不能太差,因此牺牲了灵活性,提高了成本。在计算存储分离架构中,可以独立配置计算机型和存储机型,具有极大的灵活性,从而降低成本。>>点击查看更多

数据湖开发治理平台DataWorks

元数据管理、数据集成、数据开发是数据湖需要解决的三大问题,阿里云的DataWorks作为一个通用的大数据平台,除了很好的解决了数仓场景的各类问题,也同样解决了数据湖场景中的核心痛点。>>点击查看更多


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