# 开源大数据平台 E-MapReduce #
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关于 Data Lake 的概念、架构与应用场景介绍
本文详细介绍了 Data Lake 的概念、架构与应用场景介绍。
StarRocks X Flink CDC，打造端到端实时链路
作为一款全平台极速 MPP 架构，StarRocks 提供了多种性能优化手段与灵活的建模方式，在预聚合、宽表和星型/雪花等多种模型上，都可以获得极致的性能体验。通过 StarRocks 结合 Flink 构建开源实时数仓的方案，可以同时提供秒级数据同步和极速分析查询的能力。同时，通过 StarRocks 主键模型，也可以更好地支持实时和频繁更新等场景。
使用Databricks+Mlflow进行机器学习模型的训练和部署【Databricks 数据洞察公开课】
介绍如何使用Databricks和MLflow搭建机器学习生命周期管理平台，实现从数据准备、模型训练、参数和性能指标追踪、以及模型部署的全流程。
EMR-StarRocks 白皮书来啦！
EMR StarRocks 白皮书免费下载，架构、功能、解决方案，全方位解读！
Delta Lake基础介绍（开源版）【Databricks 数据洞察公开课】
针对社区版本Delta Lake提供的几大核心特性进行讲解，并通过示例演示如何使用这些特性。
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。
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