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。
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。
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。
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。
