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一张图回顾2020数据湖高峰论坛精彩瞬间

2020-10-29 1999

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简介： 一张图回顾2020数据湖高峰论坛精彩瞬间

阿里云存储

louth

云计算 Cloud Native 数据库

阿里云邀您参加 2020 年数据湖高峰会议

10月23日，阿里云与您不见不散。

louth

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xleesf

SQL 分布式计算数据处理

Uber基于Apache Hudi增量 ETL 构建大规模数据湖

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xleesf

存储 SQL 分布式计算

基于Apache Hudi + MinIO 构建流式数据湖

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云课程笔记

存储人工智能数据库

企业级数据湖的构建之道（一）

云课程笔记

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探索云世界动手实践

存储分布式计算大数据

基于阿里云大数据平台的实时数据湖构建与数据分析实战

在大数据时代，数据湖作为集中存储和处理海量数据的架构，成为企业数据管理的核心。阿里云提供包括MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce等在内的完整大数据平台，支持从数据采集、存储、处理到分析的全流程。本文通过电商平台案例，展示如何基于阿里云构建实时数据湖，实现数据价值挖掘。平台优势包括全托管服务、高扩展性、丰富的生态集成和强大的数据分析工具。

探索云世界动手实践

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郑小健

数据采集存储分布式计算

构建智能数据湖：DataWorks助力企业实现数据驱动转型

【8月更文第25天】本文将详细介绍如何利用阿里巴巴云的DataWorks平台构建一个智能、灵活、可扩展的数据湖存储体系，以帮助企业实现数据驱动的业务转型。我们将通过具体的案例和技术实践来展示DataWorks如何集成各种数据源，并通过数据湖进行高级分析和挖掘，最终基于数据洞察驱动业务增长和创新。

郑小健

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技术内容小助手

存储 SQL 大数据

从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案

今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。

技术内容小助手

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游客lkw7toijkbadm

存储搜索推荐数据建模

阿里巴巴大数据实践之数据建模：构建企业级数据湖

阿里巴巴通过构建高效的数据湖和实施先进的数据建模策略，实现了数据驱动的业务增长。这些实践不仅提升了内部运营效率，也为客户提供了更好的服务体验。随着数据量的不断增长和技术的不断创新，阿里巴巴将持续优化其数据建模方法，以适应未来的变化和发展。

游客lkw7toijkbadm

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长梦

存储人工智能运维

数据湖建设实践：使用AWS S3与LakeFormation构建灵活数据存储

【4月更文挑战第8天】本文分享了使用AWS S3和LakeFormation构建数据湖的经验。选择S3作为数据湖存储，因其无限容量、高可用性和持久性，以及与多种系统的兼容性。LakeFormation则负责数据治理和权限管理，包括元数据管理、简化数据接入、细粒度权限控制和审计。通过这种方式，团队实现了敏捷开发、成本效益和数据安全。未来，数据湖将融合更多智能化元素，如AI和ML，以提升效能和体验。此实践为数据驱动决策和企业数字化转型提供了有力支持。

长梦

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xleesf

存储消息中间件 SQL

基于 Apache Hudi 构建分析型数据湖

xleesf

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云存储

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